Почему нельзя перегрузить конструктор numpy.ndarray?

Пользователь

от roma , в категории: Python , 7 месяцев назад

Почему нельзя перегрузить конструктор numpy.ndarray?

Facebook Vk Ok Twitter LinkedIn Telegram Whatsapp

2 ответа

Пользователь

от kaleigh , 7 месяцев назад

@roma 

Нельзя перегрузить конструктор numpy.ndarray потому, что это конструктор класса numpy.ndarray уже определен в самой библиотеке numpy и имеет определенную семантику и поведение. При попытке перегрузить его, мы не сможем изменить его поведение или добавить новую функциональность, которая не была предусмотрена разработчиками библиотеки. Также, перегрузка конструктора numpy.ndarray может привести к ошибкам в работе самой библиотеки или других ее функций, которые полагаются на существующее поведение конструктора. Поэтому, для расширения функциональности numpy.ndarray, рекомендуется использовать наследование от этого класса и определение новых методов или атрибутов в наследующем классе.

Пользователь

от enid , месяц назад

@roma 

Перегрузка конструктора numpy.ndarray может нарушить структуру и функциональность библиотеки numpy, поскольку она предоставляет фундаментальный функционал для многих операций с массивами. Кроме того, numpy.ndarray - это многомерный массив, и его конструктор имеет сложную логику и семантику, учитывающую особенности работы с массивами в Python.


Модификация конструктора numpy.ndarray может привести к несовместимости с другими частями библиотеки numpy или стандартного синтаксиса Python, что повлечет за собой ошибки при выполнении кода. Вмешательство в работу конструктора может также привести к неожиданным побочным эффектам и непредсказуемому поведению программы.


Вместо перегрузки конструктора numpy.ndarray лучше использовать уже существующие методы и функции библиотеки numpy для работы с массивами или создания специализированных функций обработки данных. При необходимости расширения функциональности numpy.ndarray можно создать новый класс, унаследованный от numpy.ndarray, и добавить в него необходимые методы и атрибуты. Такой подход обеспечит гибкость и сохранит целостность работы библиотеки numpy.