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？
我实现了一个神经网络keras,具有以下结构:
model = Sequential([... layers ...])
model.compile(optimizer=..., loss=...)
hist=model.fit(x=X,y=Y, validation_split=0.1, epochs=100)
有没有办法从任一提取model或hist火车和验证集？也就是说,我想知道哪些指标的X和Y被用于训练和被用于验证.