举一个科学计算中应用Python __super__函数的完整的例证

一个例子是在使用Python编写的神经网络中，使用__super__函数可以方便地调用父类的同名方法，从而避免重复编写代码。例如，假设我们有一个名为BaseModel的基类，它包含了神经网络的基本结构和方法。我们还有一个名为MyModel的子类，它从BaseModel类继承而来，且需要重写其中的一些方法。在子类中，我们可以使用__super__函数来调用父类的同名方法，如下所示：

class BaseModel():
    def __init__(self):
        # 初始化神经网络的结构和参数

    def forward(self, x):
        # 前向传播计算

    def backward(self, x, y):
        # 反向传播计算

class MyModel(BaseModel):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        # 初始化子类特有的参数

    def forward(self, x):
        out = super(MyModel, self).forward(x)
        # 对父类方法的结果进行处理
        return out

    def backward(self, x, y):
        super(MyModel, self).backward(x, y)
        # 调用父类的同名方法
        # 对父类方法的结果进行处理

在这个示例中，MyModel类重写了forward和backward方法，并使用__super__函数调用了父类的同名方法。这使得代码更加简洁，并且避免了重复编写代码的问题。