python-3.x - 在 Jupyter 中跨多个单元格拆分类函数？

Question

鉴于以下代码:

class DTC:
    def __init__(self):
        self.__root = None

    def unique(self,Y):
        d = {}
        for i in Y:
            if i not in d:
                d[i]=1
            else:
                d[i]+=1
        return d

    def ent(self,Y):
        freq = self.__count_unique(Y)
        ent_ = 0
        total = len(Y)
        for i in freq:
            p = freq[i]/total
            entropy_ += (-p)*math.log2(p)
        return ent_

如果将其放置在 Jupyter Notebook 的单个单元格中，则上述内容将运行。但是，如果我希望将类代码拆分为这样的多个单元格，我该如何使类代码工作:
单元格 1

class DTC:
    def __init__(self):
        self.__root = None

单元格 2

    def unique(self,Y):
        d = {}
        for i in Y:
            if i not in d:
                d[i]=1
            else:
                d[i]+=1
        return d

单元格 3

    def ent(self,Y):
        freq = self.__unique(Y)
        ent_ = 0
        total = len(Y)
        for i in freq:
            p = freq[i]/total
            ent_ += (-p)*math.log2(p)
        return ent_

Answer 1

有两种方法可以在 Jupyter Notebooks 中将类定义拆分到多个单元格
方法一
以幼稚的方式做这件事(利用继承和覆盖):
Cell-1

class DTC:
    def __init__(self):
        self.__root = None

Cell-2

class DTC(DTC):
    def unique(self,Y):
        d = {}
        for i in Y:
            if i not in d:
                d[i]=1
            else:
                d[i]+=1
        return d

Cell-3

class DTC(DTC):
    def ent(self,Y):
        freq = self.__count_unique(Y)
        ent_ = 0
        total = len(Y)
        for i in freq:
            p = freq[i]/total
            entropy_ += (-p)*math.log2(p)
        return ent_

需要注意的是，这实际上在内部创建了一个类层次结构:

import inspect
inspect.getmro(DTC)
# outputs: (__main__.DTC, __main__.DTC, __main__.DTC, object)

如果您不打算拉伸(stretch)过多的单元格，则可以使用此方法。
方法二
使用包 jdc ;更多详情/文档 jdc
单元格 1

import jdc        # jupyter dynamic classes

class DTC:
    def __init__(self):
        self.__root = None

单元 2

%%add_to DTC
def unique(self,Y):
    d = {}
    for i in Y:
        if i not in d:
            d[i]=1
        else:
            d[i]+=1
    return d

单元 3

%%add_to DTC
def ent(self,Y):
    freq = self.__count_unique(Y)
    ent_ = 0
    total = len(Y)
    for i in freq:
        p = freq[i]/total
        entropy_ += (-p)*math.log2(p)
    return ent_

这次没有形成层次结构:

import inspect
inspect.getmro(DTC)
#output: (__main__.DTC, object)