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本篇內(nèi)容主要講解“NumPy新增的功能有哪些”,感興趣的朋友不妨來(lái)看看。本文介紹的方法操作簡(jiǎn)單快捷,實(shí)用性強(qiáng)。下面就讓小編來(lái)帶大家學(xué)習(xí)“NumPy新增的功能有哪些”吧!
作為 Python 語(yǔ)言的一個(gè)擴(kuò)展程序庫(kù),NumPy 支持大量的維度數(shù)組與矩陣運(yùn)算,也針對(duì)數(shù)組運(yùn)算提供大量的數(shù)學(xué)函數(shù)庫(kù)。自初代版本上線(xiàn)之后,NumPy 已經(jīng)成為 Python 科學(xué)計(jì)算的擴(kuò)展包。如今,在計(jì)算多維數(shù)組和大型數(shù)組方面,它是使用最廣的。此外,它還提供多個(gè)函數(shù),操作起數(shù)組來(lái)效率很高,還可用來(lái)實(shí)現(xiàn)高級(jí)數(shù)學(xué)運(yùn)算。
近日,NumPy 迎來(lái)了更新。NumPy 官方表示,NumPy v1.20 是迄今為止規(guī)模最大的版本更新 ,共計(jì) 184 位開(kāi)發(fā)者貢獻(xiàn)了約 684 條 PR,新增了類(lèi)型注釋、滑動(dòng)窗口視圖等功能。
新版本支持 Python 3.7-3.9,但不支持 Python 3.6。主要亮點(diǎn)如下:
NumPy 函數(shù)注釋?zhuān)?/p>
擴(kuò)大 SIMD 使用范圍,提升 ufuncs(Universal Functions)的執(zhí)行速度;
更改數(shù)據(jù)類(lèi)型和強(qiáng)制轉(zhuǎn)換實(shí)現(xiàn)的準(zhǔn)備工作,以便為擴(kuò)展數(shù)據(jù)類(lèi)型提供更簡(jiǎn)單的途徑;
文檔改進(jìn),包括大約 185 個(gè) PR 合并;
關(guān)于移除 Python 2.7 的進(jìn)一步清理(cleanups), 這樣可以提高代碼的可讀性并消除技術(shù)負(fù)擔(dān);
對(duì)即將到來(lái)的 Cython 3.0 提供初步支持。
上線(xiàn)新函數(shù)
新發(fā)布的 NumPy 1.20.0 版本包括以下三大新函數(shù):
(1)random.Generator 類(lèi)有一個(gè)新函數(shù) permuted。新函數(shù)與 shuffle 和 permutation 不同,給定軸索引的子數(shù)組會(huì)被換算。例如,現(xiàn)在可以對(duì)一個(gè)二維數(shù)組的行或列進(jìn)行換算;
(3)一個(gè)面向用戶(hù)(user-facing)的全新函數(shù) numpy.broadcast_shapes。該函數(shù)可以從給定形狀元組中通過(guò) broadcasting 獲得形狀,其中 broadcasting 機(jī)制的功能是為了方便不同 shape 的 array 進(jìn)行數(shù)學(xué)運(yùn)算。
棄用的功能
像 np.int 這類(lèi)內(nèi)置類(lèi)型(builtin type)的別名已被棄用。在很長(zhǎng)一段時(shí)間,np.int 是 int 的別名,但常常對(duì)新手造成困擾,這主要是歷史原因造成的。
下表顯示了已棄用別名的完整列表,其中第三列為備用 NumPy 名稱(chēng)。
此外,將 shape=None 傳遞給帶有非可選參數(shù) shape 的函數(shù)已被棄用,mode 和 searchside 的非精確匹配、numpy.dual 模塊也都被棄用。
到此,相信大家對(duì)“NumPy新增的功能有哪些”有了更深的了解,不妨來(lái)實(shí)際操作一番吧!這里是億速云網(wǎng)站,更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢(xún),關(guān)注我們,繼續(xù)學(xué)習(xí)!
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