numpy.ndarray构造机制、内部调用逻辑及相关术语疑问咨询

问题1：np.array([1,2,3])的内部运行逻辑，是否调用ndarray构造器 #

• 首先np.array是NumPy提供的高层工厂函数，不是ndarray类本身的构造方法，内部执行流程大致如下：
  1. 校验输入的类数组对象的结构，检查嵌套维度是否统一，确认数组的维度信息
  2. 推断输入元素的数据类型，或者使用用户显式指定的dtype参数
  3. 申请对应大小的内存空间，将输入元素转换为目标dtype后写入内存
  4. 初始化ndarray的元数据（shape、strides、flags等），最终返回实例
• 它不会直接调用Python层面的np.ndarray构造器，内部直接调用NumPy C API（比如PyArray_FromObject）在C层面完成ndarray结构体的初始化，支持处理列表、元组、其他数组等多种类数组输入的自动转换，适配性远高于直接调用ndarray构造器。

问题2：ndarray构造器是否会调用__init__方法，实例创建逻辑 #

ndarray是C实现的Python扩展类型，实例创建逻辑和普通Python类有差异：

• 它会调用__init__方法，但__init__几乎不承担任何初始化工作，所有核心的实例创建逻辑都在__new__方法中完成
• __new__方法内部会完成：内存空间分配、shape/dtype/strides等元数据的初始化、如果用户传入了buffer参数则直接绑定对应内存区域，不需要再经过__init__二次处理
• 这种设计是C扩展类型的常见实现方式，如果你要自定义ndarray的子类，也要注意大部分初始化逻辑需要在__new__阶段完成，而不是__init__中。

问题3：NumPy语境中routine和function的含义差异 #

二者大部分场景下可以混用，没有严格的区分边界，细微差异如下：

• function一般特指单个独立的可调用函数对象，比如np.array、np.arange都可以被称为function
• routine的指代范围更广，通常用来指代某一类完成相同功能的函数集合，比如官方文档中的"Array creation routines"（数组创建例程）、"Linear algebra routines"（线性代数例程），都是对同类别多个函数的统称，不用来指代单个函数。
  日常使用不需要特意区分二者的差异。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user2494912