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[matplotlib] 등고선(Contour)

[python] 클래스메서드(Classmethod)

클래스 메소드(Class method)

메소드(method)는 인수 self를 사용하여 서로 연결되어 있습니다. 그러므로 그 메소드의 동작은 클래스에 전달되는 인수들로 한정됩니다. 그러나 self와 연결되지 않은 인스턴스와는 별개의 인수들에 작동하는 특별한 메소드를 사용할 수 있습니다. 함수처럼 사용할 수 있는 메서드들을 클래스 메서드(classmethod)와 정적 메서드(staticmethod)라고 합니다.

클래스 메서드

다음의 클래스 desStatis1의 메서드들은 객체의 크기, 합, 평균과 분산 그리고 표준편차를 계산할 수 있습니다.

class desStatis1:
    def __init__(self, a):
        self.a = a
    def size(self):
        self.sz=len(self.a)
        return(self.sz)
    def sum(self):
        tot=0
        for i in self.a:
            tot +=i
        self.tot=tot
        return(self.tot)
    def mean(self):
        self.mu=self.sum()/self.size()
        return(self.mu)
    def var(self):
        var1=0
        mu=self.mean()
        for i in self.a:
            var1 += (i-mu)**2
        self.var=var1/len(self.a)
        self.std=pow(self.var, 0.5)
        return([self.var, self.std]) 

다음 객체 x는 자료 a에 대해 클래스 desStatis1를 적용한 인스턴스입니다.

import numpy as np
np.random.seed(3)
a=np.random.randint(50, 101, 20)
x=desStatis1(a)
x.mean()
74.2
x.var()
[185.56, 13.622040963086258]
x.size()
20
x.sum()
1484

위 클래스를 사용하여 다른 자료 b에 대해 메소드.mean()을 사용하기 위해서는 새로운 인스턴스를 생성해야 합니다. 그 메소드의 경우 새로운 인수를 받을 수 없기 때문입니다. 이 경우 사용자는 장식자(decorator)인 클래스 메소드를 적용합니다. 클래스 메서드(classmethod)는 인스턴스와 연결없이 클래스 자체에 직접 연결됩니다. 그러므로 인수 self로 연결되는 다른 메소드와 유리된 상태로 작동합니다.

클래스 메서드는 식 1과 같이 장식자 @classmethod를 대상이 되는 메서드의 직전에 첨가하여 작성합니다. 클래스 메소드에 전달되는 첫번째 인수 clf는 인스턴스와 연결된 self와 유사한 성격의 인수이지만 클래스 자체와 직접 연결된 것으로 객체 self와는 별개의 독립적인 인수입니다.

@classmethod
def method_name(clf, 인수, …):
    내 용
(식 1)

다음 클래스 desStatis는 클래스 desStatis1와 같은 메소드들을 가지지만 .mean()을 클래스 메소드로 운영합니다. 그러므로 이 메소드에 새로운 자료가 인수로 전달될 수 있습니다.

class desStatis:
    def __init__(self, a):
        self.a = a
    def size(self):
        self.sz=len(self.a)
        return(self.sz)
    def sum(self):
        tot=0
        for i in self.a:
            tot +=i
        self.tot=tot
        return(self.tot)
    @classmethod
    def mean(clf, a):
        clf.mu=desStatis(a).sum()/desStatis(a).size()
        return(clf.mu)
    def var(self):
        var1=0
        mu=self.mean(self.a)
        for i in self.a:
            var1 += (i-mu)**2
        self.var=var1/self.size()
        self.std=pow(self.var, 0.5)
        return([self.var, self.std])
y=desStatis(a)
y.sum() # 자료 a에 대한 결과
1484
import numpy as np
np.random.seed(4)
b=np.random.randint(50, 101, 20)
y.mean(b) # 자료 b에 대한 결과
78.5

위 코드는 다른 자료 b의 평균을 계산하기 위해 인스턴스 y에서 메소드 .mean()를 적용했습니다. 그러나 이 메소드는 새로운 인수를 받아 인스턴스 y와는 다르게 클래스 자체를 사용하는 것입니다. 이러한 경로를 위해 이 메소드는 첫 번째 인수로 self가 아닌 clf를 전달받습니다. 그러므로 다음과 같이 클러스 이름으로 직접 실행이 이루어집니다.

np.random.seed(4)
b=np.random.randint(50, 101, 20)
desStatis.mean(b)
78.5

자료 a에 대한 평균은 인수로 a를 전달하여 계산해야 합니다. 그러나 이 결과는 여전히 인스턴스 y에 소속된 것이 아닙니다. 다시 말하면 메소드 .mean()은 다른 클래스와는 유리되어 독립적으로 사용할 수 있는 함수와 같이 사용할 수 있는 메서드입니다.

y.mean(a) # 자료 a에 대한 결과
74.2

위 실행과 같이 클래스메서드는 인스턴스가 아닌 클래스 자체와 직접 연결되어 적용합니다. 결과적으로 calssmethod는 메소드를 함수로 사용하기 위한 장치입니다.

다음 코드는 메소드 .var()를 적용한 것으로 이 메소드 내에 호출하여 사용하는 self.mean()은 인스턴스 y에 소속된 메서드입니다. 그러므로 이 메서드의 결과는 자료 b에 대한 것이 아닌 a에 대한 결과입니다.

y.var() # 자료 a에 대한 결과 
[185.56, 13.622040963086258]

self와 마찬가지로 그 인수 이름 clf는 고유명사가 아니므로 다른 용어를 사용할 수 있습니다.

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