NumPy迎规模最大版本更新,支持Python 3.7+
共 2659字,需浏览 6分钟
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2021-02-05 12:36
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作为 Python 语言的一个扩展程序库,NumPy 支持大量的维度数组与矩阵运算,也针对数组运算提供大量的数学函数库。自初代版本上线之后,NumPy 已经成为 Python 科学计算的扩展包。如今,在计算多维数组和大型数组方面,它是使用最广的。此外,它还提供多个函数,操作起数组来效率很高,还可用来实现高级数学运算。
近日,NumPy 迎来了更新。NumPy 官方表示,NumPy v1.20 是迄今为止规模最大的版本更新 ,共计 184 位开发者贡献了约 684 条 PR,新增了类型注释、滑动窗口视图等功能。
新版本支持 Python 3.7-3.9,但不支持 Python 3.6。主要亮点如下:
NumPy 函数注释;
扩大 SIMD 使用范围,提升 ufuncs(Universal Functions)的执行速度;
更改数据类型和强制转换实现的准备工作,以便为扩展数据类型提供更简单的途径;
文档改进,包括大约 185 个 PR 合并;
关于移除 Python 2.7 的进一步清理(cleanups), 这样可以提高代码的可读性并消除技术负担;
对即将到来的 Cython 3.0 提供初步支持。
上线新函数
新发布的 NumPy 1.20.0 版本包括以下三大新函数:
(1)random.Generator 类有一个新函数 permuted。新函数与 shuffle 和 permutation 不同,给定轴索引的子数组会被换算。例如,现在可以对一个二维数组的行或列进行换算;
(2)sliding_window_view 为 numpy 数组提供了一个滑动窗口视图。numpy.lib.stride_tricks.sliding_window_view 在 numpy 数组上构造视图,提供对数组的滑动或移动窗口访问。这使得 running means 等某些算法可以简单实现。
>>> x = np.arange(6)
*>>>* ** x.shape
(6,)
*>>>* ** v = sliding_window_view(x, 3)
*>>>* ** v.shape
(4, 3)
*>>>* ** v
array([[0, 1, 2],
[1, 2, 3],
[2, 3, 4],
[3, 4, 5]])
(3)一个面向用户(user-facing)的全新函数 numpy.broadcast_shapes。该函数可以从给定形状元组中通过 broadcasting 获得形状,其中 broadcasting 机制的功能是为了方便不同 shape 的 array 进行数学运算。
*>>>* np.broadcast_shapes((1, 2), (3, 1))
(3, 2)
*>>>* np.broadcast_shapes(2, (3, 1))
(3, 2)
*>>>* np.broadcast_shapes((6, 7), (5, 6, 1), (7,), (5, 1, 7))
(5, 6, 7)
弃用的功能
像 np.int 这类内置类型(builtin type)的别名已被弃用。在很长一段时间,np.int 是 int 的别名,但常常对新手造成困扰,这主要是历史原因造成的。
下表显示了已弃用别名的完整列表,其中第三列为备用 NumPy 名称。
此外,将 shape=None 传递给带有非可选参数 shape 的函数已被弃用,mode 和 searchside 的非精确匹配、numpy.dual 模块也都被弃用。
更多更新内容请参考:https://numpy.org/doc/1.20/release/1.20.0-notes.html#deprecations
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