Почему numpy имеет соответствующую функцию для многих методов ndarray?

Несколько примеров:

numpy.sum()
ndarray.sum()
numpy.amax()
ndarray.max()
numpy.dot()
ndarray.dot()

... и еще немало. Это для поддержки какого-то унаследованного кода или есть более веская причина для этого? И я выбираю только на основе того, как мой код «выглядит», или один из двух способов лучше другого?

Я могу представить, что можно хотетьnumpy.dot() использоватьreduce (например.,reduce(numpy.dot, A, B, C, D)) но я не думаю, что это было бы так полезно для чего-то вродеnumpy.sum().

Ответы на вопрос(1)

Ваш ответ на вопрос