python - 继承 numpy.vectorize 函数

在寻找一个不起眼的错误时，我偶然发现了这个最小示例最能证明的东西:

import numpy as np

class First(object):
    def __init__(self):
        self.vF = np.vectorize(self.F)
        print "First: vF = ", self.vF

    def F(self, x):
        return x**2


class Second(First):
    def __init__(self):
        super(Second, self).__init__()
        print "Second: vF = ", self.vF

    def F(self, x):
        raise RuntimeError("Never be here.")

    def vF(self, x):
        return np.asarray(x)*2

我希望 Second 的实例具有明确定义的 vF 方法，但情况似乎并非如此:

arg = (1, 2, 3)

f = First()
print "calling first.vF: ", f.vF(arg)

s = Second()
print "calling second.vF: ", s.vF(arg)

产生

First: vF =  <numpy.lib.function_base.vectorize object at 0x23f9310>
calling first.vF:  [1 4 9]
First: vF =  <numpy.lib.function_base.vectorize object at 0x23f93d0>
Second: vF =  <numpy.lib.function_base.vectorize object at 0x23f93d0>
calling second.vF:
Traceback (most recent call last):
...
RuntimeError: Never be here.

这样看来 s.vF 和 f.vF 是同一个对象，即使 s.vF == f.vF 是 False 。

这是预期的/已知的/记录在案的行为，并且 numpy.vectorize 不能很好地与继承配合使用，还是我在这里遗漏了一些简单的东西？
(当然，在这种特殊情况下，通过将 First.vF 更改为普通的 Python 方法，或者只是不在 super 的构造函数中调用 Second ，问题很容易解决。)

最佳答案

这与 NumPy 无关。这是完全合理的语言设计决策(以及您决定使用语言的方式)相互作用的结果:

实例属性优先于类属性。我相信你会同意这是合理的。

方法是类属性，并没有什么特别之处。我相信你会同意这是合理的(如果你不同意，请查看描述符，特别是允许 self.F 工作的绑定(bind)方法)。

继承的实例属性附加到同一个对象，而不是一些奇怪的“父代理”对象或其他东西。我相信你会同意这是合理的。

结合起来，这些完全合理的行为可能会产生意想不到的行为，如果您不牢记细节而是使用简化的心智模型(例如，心智分离方法和“数据”属性)。详细地说，这发生在您的示例中:

调用各自的构造函数。这要么是 First.__init__ ，要么是立即调用 Second.__init__ 的 First.__init__ 。

因此， obj.vF 始终是在 First.__init__ 中为所有 obj 创建的向量化函数。

然而，每个对象的矢量化函数都包装了相应对象的 self.F。在第二个对象的情况下，这是 RuntimeError 提升 Second.F 。

您可能应该在这里只使用常规的 vF 方法，因为由于属性查找的工作方式，这允许子类轻松覆盖(另请参阅:MRO)。

关于python - 继承 numpy.vectorize 函数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/14859840/

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python - 继承 numpy.vectorize 函数