Python中x.type和type(x)有什么区别？

Question

请考虑以下这几行代码：

import theano.tensor as T 

x = T.dscalar('x')
y = T.dscalar('y')
z = x+y

并且，接着进行以下操作：

In [15]: type(x)
Out[15]: theano.tensor.var.TensorVariable

尽管如此，

In [16]: x.type
Out[16]: TensorType(float64, scalar)

为什么type(x)和x.type给出两种不同的信息？它们传达了哪些信息？

我还注意到在参考Theano教程时，

>>> type(x)
<class 'theano.tensor.basic.TensorVariable'>
>>> x.type
TensorType(float64, scalar)

为什么我的type(x)输出结果不同？这些差异是由版本特定的实现差异引起的吗？这个差异表示了什么？

- Ujjwal Aryan

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type(x) 是 Python 的标准功能，而 x.type 则是类实现的实例属性。 - jonrsharpe

Answer 1

type(x)是内置函数。

x.type是定义在对象中的属性。

它们是完全独立的，type(x)返回x对象的类型，而x.type则执行对象定义的操作。在这种情况下，它返回有关对象类型的一些信息。

- muddyfish

Answer 2

"theano.tensor" 有一个属性 type，当你说的时候，你正在查看它。

x.type

这类似于许多numpy对象所携带的dtype属性（如果您熟悉该库）。

另一方面，type是一个Python函数，它查看您传递的对象的实际类型，对于type(x)确实是一个。

theano.tensor.var.TensorVariable

长话短说，您正在将属性与实际对象类型进行比较。

- Cory Kramer

Answer 3

正如其他人所提到的，type(x)是Python的内置函数，用于返回对象的类型。它与Theano本身无关。这个内置函数可以应用于任何Python对象（Python中的所有东西都是对象）。例如：

• type(1)是int，
• type(True)是bool，
• type(lambda x: x * x)是function等。

有趣的是，你可以在type本身上调用type（包括type在内的所有东西都是对象）- type(type)是type。

顺便说一句，type(T.dscalar)是TensorType（确切地说是theano.tensor.type.TensorType）。

x.type，正如其他人所提到的，是对象x的属性。它指向type(T.dscalar)。 x.type返回TensorType(float64, scalar) - 这不仅显示了T.dscalar的类型，还告诉您x是标量且为64位浮点数。

类型属性的其他示例：

>>> iv = T.ivector()
>>> iv.type
TensorType(int32, vector)    # iv is a vector of 32-bit ints
>>> fm = T.fmatrix()
>>> fm.type
TensorType(float32, matrix)   # fm is a matrix of 32-bit floats
>>> lt3 = T.ltensor3()
>>> lt3.type
TensorType(int64, 3D)    # lt3 is a 3D array of 64-bit ints

- user650654