Python列表转NumPy数组后无法调用原方法是面向对象设计缺陷吗

这是面向对象程序设计完全符合预期的正常表现，不存在任何底层设计缺陷。

• 这是面向对象封装特性的基本规则：哪个类定义的方法，只能由该类或其子类的实例调用，没有继承关系的类之间不会自动共享方法，哪怕两个实例存储的初始数据看起来完全一致。
  你代码里的原生列表和转换后的NumPy数组是完全独立的两个对象，分属毫无继承关系的两个类：

  A = [1, 2, 3]
  print(type(A))  # <class 'list'>
  A = np.array(A)
  print(type(A))  # <class 'numpy.ndarray'>
  

  append()、pop()是Python内置list类为自身实例实现的方法，numpy.ndarray没有继承list类，自然不会自带这些方法，直接调用抛出AttributeError是完全符合语言设计规则的正常行为。
• NumPy没有给ndarray实现原地append实例方法，是主动的设计选择，而非能力不足。
  两种数据结构的设计目标从根源上就存在差异：
  • 原生list是通用动态顺序容器，设计目标是灵活容纳任意类型元素、支持高频的原地增删操作，内存分配时会预留冗余空间，append、pop等方法都是围绕“灵活修改”做的优化
  • numpy.ndarray是为高性能批量数值计算设计的同构数据结构，内存中是连续存储的固定长度、同类型数据块，设计目标是最大化数值运算、维度检索的效率。如果给它实现类似list的原地追加方法，每次追加都要重新申请一整块更大的连续内存、拷贝全部旧数据，性能开销极高，完全违背NumPy的设计初衷。
    因此NumPy把追加操作做成了顶层函数np.append()，而且这个函数不会修改原数组，每次调用都会返回一个全新的数组，本质是明确提示使用者：这类操作开销很高，不要像操作list一样频繁对ndarray做元素追加。

不少NumPy新手会觉得“数组追加元素操作太繁琐”，本质是把ndarray当成了“加强版list”使用，完全搞错了它的定位。如果你的使用场景需要频繁增删元素，本来就应该用原生list，强转NumPy数组属于舍本逐末；只有需要做大量向量、矩阵类批量数值运算时，NumPy数组的性能优势才能体现出来。

打个直白的比方：你把写满内容的活页笔记本（对应list，天生支持随意加页撕页）送到印厂印成了精装固定页码的画册（对应ndarray，天生为固定内容的快速翻阅、批量展示优化），你不能因为画册上印的内容和笔记本一致，就要求画册必须和活页本一样能随便拆页加页——这不是设计缺陷，是两个产品从一开始就不是为同一个场景设计的。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者goku