После выполнения запроса из sqlite.db id хотел бы создать экземпляр класса из каждого кортежа в списке, возвращаемом из 'cursor.fetchall ()'. Для того, что я делаю, цикл по каждой строке не является предпочтительным из-за времени вычислений. Я не делал большой векторизации, и мне интересно, могу ли я преобразовать его в массив numpy, а затем применить класс к каждому кортежу.
class point(letter, location, series, x, y, z)...
def func(a, b, c, x, y,z)...
return point(a, b, c, x, y, z)
data = cur.fetchone()
data = [('A', 'location_a', 'series_3', 0.1, 0.8, 0.3), # Datum are strings and floats.
('B', 'location_a', 'series_4', 0.2, 0.6, 0.4),
('C', 'location_b', 'series_2', 0.08, 0.7, 0.2),
('D', 'location_c', 'series_3', 0.09, 0.4, 0.4)]
array = np.array(data)
result = array.apply(func) # Assuming I have to apply a function with the class in it.
Имеет ли смысл этот метод, и если да, то как я могу ввести параметры в класс? Как я уже сказал, я не особо много занимался векторизацией, поэтому, возможно, я немного не понимаю.