在python中使用的def __call __（self，in_data）函数是什么，in_data在哪里获得其值

Question

我实际上是一名学生，我的老师给了我这段代码以理解和使用该代码，以便我可以继续学习机器学习等。我得到这是一个AND函数，并且得到了它正在打印的东西，我def 调用（self，in_data）：函数不能理解，“ in_data”从何处获取其值？因为从我的观点来看，我看到的是一个空白变量，以某种方式可以帮助我完成代码。另外，更改init部分中权重的值实际上并没有更改此代码中的任何内容，我想知道为什么。这是我要学习的全部代码。感谢您的帮助！

import numpy as np

class Perceptron:

    def __init__(self,input_length,weights=None):
        if weights is None:
            self.weights= np.ones(input_length)*0.5
        else:
            self.weights=weights
    @staticmethod
    def unit_step_function(x):
        if x>0.5:
            return 1
        return 0
    def __call__(self,in_data):
            weighted_input=self.weights*in_data
            weighted_sum=weighted_input.sum()
            return Perceptron.unit_step_function(weighted_sum)
p = Perceptron(2,np.array([0.5,0.5]))

for x in [np.array([0,0]),np.array([0,1]),np.array([1,0]),np.array([1,1])]:

    y=p(np.array(x))
    print(x,y)

Answer 1

尝试将对象当作函数时调用

__call__。您可以在底部看到完成的操作。 p是一个Perceptron对象，但在您编写时被视为函数

y = p(np.array(x))

那么数据从哪里来？就是传入的np.array(x)。

您可以详细了解“ dunder” /“ magic”方法here。

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我实际上认为这是对__call__的滥用。我不会认为Perceptron具有内在的功能性。我认为使用常规方法会更清晰：

class Perceptron:
    . . .

    def give_input(self, in_data):  # Instead of __call__
            weighted_input = self.weights*in_data
            weighted_sum = weighted_input.sum()
            return Perceptron.unit_step_function(weighted_sum)

for x in [np.array([0,0]),np.array([0,1]),np.array([1,0]),np.array([1,1])]:
    y = p.give_input(np.array(x))  # Just a typical method call now