Question

函数“pipeline.py”中的一段代码如下

def fit(self, X, y=None, **fit_params):
    """Fit all the transforms one after the other and transform the
    data, then fit the transformed data using the final estimator.
    """
    Xt, fit_params = self._pre_transform(X, y, **fit_params)
    self.steps[-1][-1].fit(Xt, y, **fit_params)
    return self

在main（）中调用：

pl.fit(X_train, y_train)

我对自我的使用并不熟悉。我的问题是，我可以在不改变“适合”功能的情况下访问变量“Xt”吗？

Answer 1

是的，在这个特定的例子中 - 看起来你可以这样做：

Xt, fit_params = pl._pre_transform(X_train, y_train)

...在fit函数之外获取Xt，然后忽略fit_params。

值得庆幸的是，看起来fit函数计算Xt的方式非常简单 - 只需对方法进行一次调用即可。但请注意，_pre_transform被标记为“私有”方法 - 通过使用下划线启动方法，您正在使用的库的作者已表明该方法名义上是私有的，不属于公共API，可能会在以后的版本中更改。

看起来该方法也在修改自己，所以你应该仔细检查以确保调用_pre_transform不会造成任何副作用。

我怎么知道这会起作用？

好吧，当你做pl.fit(X_train, y_train)时，我知道Python会在内部重写这样的内容：

fit(pl, X_train, y_train)

这意味着在fit方法中，self引用pl，X引用X_train，y引用{ {1}}。

通常，当您执行y_train时，它与my_obj.method(a, b)大致相同。这意味着method(my_obj, a, b)通常与self相同（除非你做的事情非常奇怪/做元编程）。

然后，my_obj方法的第一行是：

fit

所以，如果Xt, fit_params = self._pre_transform(X, y, **fit_params)，self -> pl和X -> X_train，我知道这行代码实际上在做：

y -> y_train

我也知道你可以忽略Xt, fit_params = pl._pre_transform(X_train, y_train, **fit_params)，因为除了X_train和y_train之外你没有提供任何参数：

fit_params

好吧，没有什么可以阻止我们在Xt, fit_params = pl._pre_transform(X_train, y_train)函数之外调用这段确切的代码 - 无论它在何处被调用，它都应该正常运行。所以我做到了。

然而，更一般的问题的答案是'不' - 仅仅因为函数使用'self'并不意味着函数内的变量是自动可用的。该方法必须返回fit，或执行Xt之类的操作，将self.Xt = Xt添加为对象的字段。

当函数返回self时，我可以访问变量吗？

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