So migrieren Sie ein Projekt reibungslos auf die neueste Numpy-Version

Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung des Bereichs des wissenschaftlichen Rechnens wird Numpy als eine der wichtigsten Bibliotheken für wissenschaftliches Rechnen in Python auch ständig aktualisiert und iteriert. Jede neue Version von Numpy bringt praktischere Funktionen und eine effizientere Leistung mit sich, sodass wir unsere Projekte häufig auf die neueste Version von Numpy migrieren müssen. In diesem Artikel besprechen wir, wie Sie Ihr Projekt reibungslos auf eine neueste Version von Numpy migrieren können, und stellen einige spezifische Codebeispiele bereit, um den Lesern das Verständnis zu erleichtern.

1. Verstehen Sie zunächst die Versionsänderungen von Numpy. Die Versionsänderungen von Numpy sind nicht zufällig. Jede neue Version bringt einige neue Funktionen mit sich, behebt frühere Probleme, verbessert die Leistung usw. Bevor wir mit der Migration beginnen, müssen wir daher zunächst den Unterschied zwischen der von uns verwendeten Numpy-Version und der Zielversion verstehen. Dieser Unterschied kann sich auf unsere nachfolgenden Code-Änderungsarbeiten auswirken.

Derzeit ist die neueste Version von Numpy 1.20.2. Im Vergleich zu Version 1.16 gibt es die folgenden wesentlichen Änderungen:

Neue Funktionen wie dünn besetzte Matrizen, Fourier-Transformation und lineare Algebra wurden hinzugefügt.

• Einige veraltete Funktionen oder APIs entfernt, wie z. B. die Funktion scipy.misc.face usw.
• Die Leistung bestimmter Vorgänge wurde optimiert, z. B. der Funktionen np.in1d, np.isin usw.
• 2. Analysieren Sie Ihren eigenen Code und nehmen Sie Änderungen vor

Nachdem wir die Änderungen der Numpy-Version verstanden haben, müssen wir unseren Code analysieren, um festzustellen, ob in der neuen Version etwas geändert werden muss. Die wichtigsten Änderungspunkte können wie folgt sein:

Einige APIs oder Funktionen wurden in der neuen Version entfernt und müssen ersetzt oder entfernt werden.

• Neue Funktionen oder Features sind in der alten Version nicht verfügbar und müssen hinzugefügt werden.
• Der Typ oder das Format einiger Parameter oder Rückgabewerte hat sich geändert und muss geändert werden.
• Angenommen, unser Projekt verwendet beispielsweise die Funktion np.info und ruft einige scipy.misc.face-APIs auf, dann müssen wir bei der Migration auf Version 1.20 die folgenden Änderungen vornehmen:

Die Funktion np.info ist durch die Funktion np.__version__ ersetzt, um die aktuell verwendete Numpy-Version anzuzeigen.

1. Ersetzen Sie die Funktion scipy.misc.face durch die Funktion skimage.data.face. Die Funktion scipy.misc.face wurde in der neuen Version entfernt.
2. Eine weitere Sache, auf die Sie achten sollten, sind Änderungen in Typ oder Format. Beispielsweise hat sich der Rückgabewerttyp der Funktion np.mean in Version 1.20 von einem Gleitkommatyp in einen Ganzzahltyp geändert. Wenn wir daher auf Version 1.20 migrieren und den Rückgabewert der Funktion np.mean für Gleitkommaberechnungen verwenden müssen, müssen wir eine Umwandlung durchführen.

Das Folgende ist ein konkretes Beispiel für eine Änderung:

numpy als np importieren

von skimage.io, imshow importieren

von skimage.data, Gesicht importieren

img = face(gray=True)

mean_value = np.mean(img) # Die alte Version gibt den Gleitkommatyp zurück

new_img = img - mean_value.astype('int16') # numpy 1.20 gibt den Integer-Typ zurück, der eine Konvertierung des Umwandlungstyps erfordert

imshow(new_img)

3. Führen Sie Unit-Tests durch

Nach Abschluss der Migration müssen wir Unit-Tests durchführen, um sicherzustellen, dass das migrierte Projekt normal läuft und andere Funktionen im Projekt nicht beeinträchtigt. Unit-Tests können uns helfen, potenzielle Probleme schnell zu erkennen, damit wir sie rechtzeitig beheben können.

Die Folge ist ein Beispiel für einen Unit -Test:

import numpy as np

def test_numpy_version ():

assert np.__version__ == '1.20.2', "numpy版本错误"

def test_scipy_face ():

from skimage.data import face
from skimage.io import imshow

img = face(gray=True)
imshow(img)

def test_numpy_mean ():

from skimage.data import face
from skimage.io import imshow

img = face(gray=True)
mean_value = np.mean(img) 
new_img = img - mean_value.astype('int16') 
assert new_img.dtype == 'int16', "强制类型转换失败"
imshow(new_img)

with the Oben Unit test, wir wir kann Bestätigen Sie, ob die Migration reibungslos verläuft, und stellen Sie sicher, dass die Numpy-bezogenen Funktionen im Projekt normal ausgeführt werden.

Fazit

Dieser Artikel enthält einige Methoden und Tipps für die erfolgreiche Migration von Numpy sowie einige spezifische Codebeispiele und hofft, den Lesern hilfreich zu sein. Bei der Migration müssen wir zunächst die Änderungen der Numpy-Version verstehen, unseren eigenen Code analysieren und Änderungen vornehmen sowie Komponententests durchführen, um eine reibungslose Projektmigration und einen stabilen Betrieb sicherzustellen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo migrieren Sie ein Projekt reibungslos auf die neueste Numpy-Version. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!