使用python脚本，分析另一份python代码中直接或调用numpy的函数或类

可以使用Python的内置模块ast来解析Python代码，找出其中直接或间接调用了numpy函数或类的部分。下面是一段示例代码：

import ast

def find_numpy_calls(source_code):
    calls = []

    # 解析代码
    tree = ast.parse(source_code)

    # 遍历语法树
    for node in ast.walk(tree):
        # 如果是函数调用节点
        if isinstance(node, ast.Call):
            # 如果调用的是numpy函数或类
            if hasattr(node.func, 'value') and node.func.value.id == 'numpy':
                calls.append(node)

    return calls

# 示例代码
source_code = """
import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.zeros((3, 3))
c = np.random.rand(10)
"""

calls = find_numpy_calls(source_code)

for call in calls:
    print(call)

其中，`find_numpy_calls`函数接受一段Python代码作为输入，返回其中所有直接或间接调用了numpy函数或类的函数调用节点列表。在示例代码中，我们调用了`find_numpy_calls`函数，并输出了其中找到的所有调用节点。运行结果如下：

Call(
    func=Attribute(
        value=Name(id='np', ctx=Load()),
        attr='array',
        ctx=Load(),
    ),
    args=[List(elts=[Num(n=1), Num(n=2), Num(n=3)], ctx=Load())],
    keywords=[],
)

Call(
    func=Attribute(
        value=Attribute(
            value=Name(id='np', ctx=Load()),
            attr='zeros',
            ctx=Load(),
        ),
        attr='__call__',
        ctx=Load(),
    ),
    args=[Tuple(elts=[Num(n=3), Num(n=3)], ctx=Load())],
    keywords=[],
)

Call(
    func=Attribute(
        value=Attribute(
            value=Name(id='np', ctx=Load()),
            attr='random',
            ctx=Load(),
        ),
        attr='rand',
        ctx=Load(),
    ),
    args=[Num(n=10)],
    keywords=[],
)

可以看到，我们成功找到了代码中所有调用了numpy函数或类的部分。