python超级方法的问题

Question

我有个问题： 我的超级班是：

class Regressionb(object):
    def __init__(self, Datamatrix, targets):
        self.X = Datamatrix
        self.y = targets

    def theta_X_product(self, theta, X):         
        return self.add_column_zero(X).dot(theta)

    def add_column_zero(self, X):
        m = len(X)
        return np.concatenate((np.ones([m,1],1]), X), axis = 1)

比，我的孩子班：

^{pr2}$

而不是从控制台上运行：

X = np.matrix([  [11, 12, 13, 14], [21, 22, 23, 24], [31, 32, 33, 34]])    
theta = np.matrix([1, 1, 1, 1, 1]).T

from LinearRegressionb import *
linear = LinearRegressionb(X, y)
h = linear.hypothesis(theta)

我收到错误信息：

hypothesis() takes exactly 1 argument (2 given)

我不知道我怎么给出2个参数。我的错误在哪里？？在

Answer 1

你的孩子班应该看起来像：

class LinearRegressionb(Regressionb):
    def __init__(self, Datamatrix, targets):
        super(LinearRegressionb, self).__init__(Datamatrix, targets)


    def hypothesis(self, theta):         
        return lambda X : super(LinearRegressionb, self).theta_X_product(theta, X)

编辑

同意，尽管super可能不是最好的方法，因为hypothesis没有被重写，但是是否不必要，这取决于程序员。这里的重点是IMHO，如何从父类调用方法，以及使用super的正确语法，我演示了这一点。不知道为什么我会被否决。在