Numpy функции/методы без скобок объяснения

Question

Я просто пытаюсь обернуть мою голову вокруг синтаксиса здесь:

# some data 
import numpy as np 
x = linspace(0, 1, 100) 

x.sum() # works with brackets 
> 50.0 

x.shape # works without brackets 
> (100,) 

x.shape() # fails with brackets 
> TypeError 

Почему это, что некоторые методы/функции имеют скобки, а другие нет?

Answer 1

Когда вы получаете доступ к атрибуту своего экземпляра, вы действительно получаете доступ к дескриптору. Есть три случая:

• Дескриптор возвращает функцию как x.sum, которая возвращает связанную функцию. Связано, потому что первый аргумент этой функции будет x. Вам, очевидно, нужно вызвать функцию (), чтобы дать вам результат.

• Есть атрибуты класса и экземпляра, которые просто возвращают значение, либо сохраненное в x.__dict__, либо x.__class__.__dict__. Вам не нужно ничего называть, чтобы получить их. Однако x.shape не из тех!

• Есть properties, при доступе к ним он будет неявно вызовите метод вашего класса. В общих свойствах, например, x.something, эквивалентны x.__class__.something.fget(x). Кажется странным, но работает ... вроде как. Важно то, что вам обычно не нужно называть это напрямую (), потому что вы можете просто сделать x.something.

---

Но это техническая, возможно, более простое объяснение лучше помнить:

• sum является метод. Следует называть методы. Чтобы вызвать функцию или метод, вам понадобится ().
• shape - свойство (но также может быть атрибутом), и вам не нужно их называть! Он также может вернуть функцию, но в этом случае он возвращает tuple, и вы не можете вызвать экземпляр tuple.