继承numpy.vectorize-ED功能

在追捕一个不起眼的错误，我无意中发现了一些通过这个小例子，最好的证明：继承numpy.vectorize-ED功能

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

我想到的是Second的实例将有明确定义vF方法，但似乎没有这样的情况：

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/已知/记录的行为，并numpy.vectorize不继承发挥很好，还是我失去了一些东西简单吗？（当然，在这种特殊情况下的问题很容易通过更改First.vF正常Python的方法，或者只是没有要求在Second的构造super修复。）

来源

2013-02-13 ev-br

这有什么好做NumPy的。这是完全合理的语言设计决策（以及您决定使用该语言的方式）的交互作用的结果：

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，并在此不是特别的。我相信你会同意这是合理的（如果你不这样做，请查看描述符，特别是允许self.F工作的绑定方法）。
继承实例属性附加到同一个对象，而不是一些奇怪的“代理家长”对象或东西。我相信你会同意这是合理的。

这些完全合理的行为相结合，可能会产生意想不到的行为，如果你没有记住细节，而是使用简化的心理模型（例如精神分离方法和“数据”属性）。详细地说，这发生在你的例子中：

相应的构造函数被调用。这既是First.__init__，或Second.__init__这立即调用First.__init__。
因此，obj.vF是总是在First.__init__中为所有obj创建的向量化函数。
但是，每个对象的向量化函数都包含相应对象的self.F。在第二个对象的情况下，这是RuntimeError-提高Second.F。

你或许应该只使用常规的方法vF这里，因为这可以很容易压倒一切的子类，由于道路属性查找工作（参见：MRO）。

来源

2013-02-13 18:00:43 delnan

啊，MRO就是这个词。启发，谢谢！ – 2013-02-13 20:30:56

这有什么好做numpy.vectorize或numpy一般来说真的...

这是怎么回事是Second.__init__电话First.__init__它创建一个实例属性（vF）出self.F（实际上是围绕Second.F实例方法的包装），并存储为vF的实例。现在，当您查找vF时，您将获得猴子补丁版本，而不是原始实例方法Second.vF。

来源

2013-02-13 17:58:12 mgilson

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