NumPy索引表达式中能否用短指代引用自身数组？

NumPy本身并没有内置self或np.me这类直接指代当前数组的语法，但可以通过以下几种方式实现类似效果：

1. 自定义数组子类 #

继承np.ndarray并添加属性绑定自身，实现短指代调用：

import numpy as np

class SelfArray(np.ndarray):
    def __new__(cls, input_array):
        obj = np.asarray(input_array).view(cls)
        obj.self = obj
        return obj

# 使用示例
precicely_named_array = SelfArray(np.array([1,2,3,4,5,6]))
num = 3
other_precice_array = precicely_named_array[(precicely_named_array.self > num) | (precicely_named_array.self % 2 == 1)]

不过这种方式需要将数组转换为自定义子类，调用时仍需写.self前缀，并非完全无前置的短指代。

2. 上下文管理器临时绑定 #

通过上下文管理器临时将短变量绑定到目标数组，实现上下文内的简化引用：

from contextlib import contextmanager
import numpy as np

@contextmanager
def short_ref(arr, name='self'):
    import __main__
    original_val = getattr(__main__, name, None)
    setattr(__main__, name, arr)
    try:
        yield
    finally:
        if original_val is None:
            delattr(__main__, name)
        else:
            setattr(__main__, name, original_val)

# 使用示例
precicely_named_array = np.array([1,2,3,4,5,6])
num = 3

with short_ref(precicely_named_array):
    other_precice_array = precicely_named_array[(self > num) | (self % 2 == 1)]

这种方式能完全实现你想要的self指代，但要注意上下文内的变量污染风险——如果原有同名变量会被临时覆盖，需确保上下文结束后恢复。

不建议使用这类方案的原因 #

• 可读性混淆：self在Python中通常指代类实例自身，用它指代数组会让其他开发者产生误解，降低代码可读性。
• 额外复杂度：自定义子类或上下文管理器会增加代码的维护成本，后续迭代时需要额外理解这些自定义逻辑，不如直接使用数组名直观。
• 生态兼容问题：自定义数组子类可能与部分NumPy函数、第三方库不兼容——很多函数会返回标准np.ndarray对象，而非自定义子类，导致后续无法使用短指代属性。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Michael Sweet