Python numpy认可的特殊方法文件的位置

math.exp

和

numpy.exp

之间的区别之一是，如果您有一个自定义类

C

具有

C.exp

方法，

numpy.exp

将注意并委托给此方法，而

math.exp

将不会：

class C:
    def exp(self):
        return 'hey!'

import math
math.exp(C())  # raises TypeError
import numpy
numpy.exp(C())  # evaluates to 'hey!'

然而，如果你去看电影，这似乎是理所当然的。在任何地方都没有明确说明。是否有记录此功能的地方

---

更一般地说，有没有一个地方有numpy识别的所有此类方法的列表？

这不是

np.exp

函数的特殊行为；这只是计算对象数据类型数组的结果

np.exp

与许多numpy函数一样，在执行操作之前，会尝试将非数组输入转换为数组

In [227]: class C:
     ...:     def exp(self):
     ...:         return 'hey!'
     ...:     
In [228]: np.exp(C())
Out[228]: 'hey!'

In [229]: np.array(C())
Out[229]: array(<__main__.C object at 0x7feb7154fa58>, dtype=object)
In [230]: np.exp(np.array(C()))
Out[230]: 'hey!'

np.exp

可以处理数组对象数据类型，前提是所有元素都有

exp

方法。整数不会<代码>ndarray也没有

In [233]: np.exp([C(),C(),np.array(2)])
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'exp'

math.exp

需要一个数字、一个Python标量（或者可以转换成标量的东西，例如

np.array（3）

）

我希望这种行为在所有

ufunc

中都是常见的。我不知道其他不遵循该协议的numpy函数

在某些情况下，

ufunc

将委托给

\uuu

方法：

In [242]: class C:
     ...:     def exp(self):
     ...:         return 'hey!'
     ...:     def __abs__(self):
     ...:         return 'HEY'
     ...:     def __add__(self, other):
     ...:         return 'heyhey'
     ...:     
In [243]: 
In [243]: np.abs(C())
Out[243]: 'HEY'
In [244]: np.add(C(),C())
Out[244]: 'heyhey'

In [242]: class C:
     ...:     def exp(self):
     ...:         return 'hey!'
     ...:     def __abs__(self):
     ...:         return 'HEY'
     ...:     def __add__(self, other):
     ...:         return 'heyhey'
     ...:     
In [243]: 
In [243]: np.abs(C())
Out[243]: 'HEY'
In [244]: np.add(C(),C())
Out[244]: 'heyhey'