numpy 数组的 ArgumentParser

Question

有没有办法为 np.array 而不是列表向 ArgumentParser 添加参数？我知道我可以做这样的事情

import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(prog='PROG')
parser.add_argument('-foo', action='store', type=int, nargs='+')
args = parser.parse_args(['-foo', '1', '2'])
args.foo = np.array(args.foo)

但我想在解析之前指定参数的完整描述。

有办法吗？

Answer 1

要指定 StoreAction 操作处理程序的工作方式的细微变化，您将创建一个 subclass of the handler with appropriate change (the docs have an example right above this section)

import argparse, numpy as np

class Store_as_array(argparse._StoreAction):
    def __call__(self, parser, namespace, values, option_string=None):
        values = np.array(values)
        return super().__call__(parser, namespace, values, option_string)

parser = argparse.ArgumentParser(prog='PROG')
parser.add_argument('-foo', action=Store_as_array, type=int, nargs='+')
                                  # ^ specify as the action 
args = parser.parse_args(['-foo', '1', '2'])

assert isinstance(args.foo, np.ndarray)

Answer 2

如我的评论所述，'complete description before parsing' 不清楚。

但我突然想到可以用 argparse 创建一个二维数组。我可以使用 nargs=3 指定 3 列，并使用 action='append' 将输入收集到多个子列表中。当然 type 指定它是 int 还是 float。

In [27]: p=argparse.ArgumentParser()

In [28]: p.add_argument('-a',action='append',nargs='+',type=int)
Out[28]: _AppendAction(option_strings=['-a'], dest='a', nargs='+', const=None, default=None, type=<class 'int'>, choices=None, help=None, metavar=None)

In [29]: args=p.parse_args('-a 1 2 3 -a 4 5 6 -a 7 8 9'.split())

In [30]: args
Out[30]: Namespace(a=[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

In [31]: np.array(args.a)
Out[31]: 
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

如果我没有正确的列数，它会抱怨。它无法控制的只是行数；但我可以在创建后轻松检查数组的形状。

有了这个 append，在 action 中创建数组就没有意义了。即使使用 1d 输入，在解析期间执行 np.array 调用也没有太大优势。在解析后按摩（和测试）args 值是非常好的做法。

最好将数组值放在 CSV 文件中，并通过 argparse 指定该文件的名称。 argparse 确实不适合输入大量值。它不是通用文件解析器。命令行控制代码的行为。

numpy 数组的 ArgumentParser

ArgumentParser for numpy array

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