为什么numpy中有些函数是np.ndarray的方法，有些是函数？

Question

这是一个软问题，但我怀疑理解这一点将帮助我（也希望其他人）更好地理解numpy（我最近从 MATLAB 迁移）的哲学。

有些函数，如sum、max、transpose等conjugate是类的方法ndarray，因此可以使用arr.sum()、arr.sum(axis=1)等。

不过，大多数函数都是模块的函数numpy，因此您需要像numpy.count_nonzero(arr)、 或numpy.roll(arr)等那样调用它们。其中许多方法仅将单个ndarray对象作为输入，因此在设计方面可以将它们视为数组本身的属性。

这种设计选择背后的逻辑是什么？

Answer 1

我回复评论（谢谢！）：

我最初认为有一些基本原则、基本真理。我猜想，一旦掌握了这个真理，我对 NumPy、Python 甚至生活本身的理解就会得到扩展和澄清。唉，事实证明，这只是一个计划外的补丁上的补丁，没有组织原则，没有指导方案：仅仅是宇宙随机性的产物，而我们都是宇宙随机性的奴隶。