Guide de sélection de version de Numpy : pourquoi mettre à niveau ?

Avec le développement rapide de domaines tels que la science des données, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond, Python est devenu un langage courant pour l'analyse et la modélisation de données. En Python, NumPy (abréviation de Numerical Python) est une bibliothèque importante car elle fournit un ensemble d'objets tableaux multidimensionnels efficaces et constitue la base de nombreuses autres bibliothèques telles que pandas, SciPy et scikit-learn.

Dans le processus d'utilisation de NumPy, vous risquez de rencontrer des problèmes de compatibilité entre les différentes versions. Alors, comment choisir la version de NumPy ?

Instructions de mise à jour de la version NumPy

La version la plus stable de NumPy est actuellement la 1.20.3, mais de nombreuses personnes utilisent également des versions plus anciennes telles que 1.16.x, 1.17.x et 1.19.x. Quelles sont les principales différences entre ces versions ?

Sur le site officiel de NumPy, vous pouvez trouver le journal des modifications pour chaque version. En prenant la version 1.19.0 comme exemple, nous pouvons voir les mises à jour suivantes :

• Nouvelles fonctionnalités : Ajout du module polynomial polynomial, du module de distribution binomiale binomial, du module de distribution bêta bêta, etc.
• Optimisation : fonction de détecteur électrique améliorée ensuite et ajout de plus d'outils pour prendre en charge les indicateurs et les sous-classes de types dans les méthodes de tableau moyenne, std, var, etc.
• Amélioration : la méthode de tri des tableaux a été améliorée et les performances ont été améliorées de 100 fois lorsque le tableau doit être mis à jour.
• Suppression : suppression de certaines fonctions et modules obsolètes, tels que allow_unreachable, FreeList et umath.

Vous pouvez constater que chaque version introduit essentiellement de nouvelles fonctionnalités, apporte des optimisations et des améliorations et supprime certains contenus obsolètes.

Pourquoi mettre à niveau ?

Après avoir compris les mises à jour entre les différentes versions, réfléchissons-y à nouveau : pourquoi devrions-nous mettre à niveau la version NumPy ?

Premièrement, les nouvelles versions corrigent généralement certains problèmes ou défauts connus. Si vous rencontrez des problèmes sérieux dans l’ancienne version et que ces problèmes ont été résolus dans la nouvelle version, il est alors nécessaire de passer à la nouvelle version.

Deuxièmement, les nouvelles versions ajoutent généralement de nouvelles fonctionnalités ou modules. Ces fonctionnalités peuvent être plus puissantes, efficaces ou plus faciles à utiliser et mieux répondre à nos besoins.

Troisièmement, les nouvelles versions comportent généralement des optimisations de performances. Ces optimisations peuvent rendre la bibliothèque NumPy plus rapide, permettant des calculs plus rapides.

Cependant, la mise à niveau vers une nouvelle version peut également avoir des effets secondaires. Si votre code fonctionnait correctement dans une ancienne version mais présente des problèmes de compatibilité dans la version la plus récente, votre code risque de ne pas fonctionner correctement.

Étapes pour passer à une nouvelle version

Si vous décidez de passer à une nouvelle version de NumPy, vous devez faire attention aux étapes suivantes :

1. Vérifiez la compatibilité de l'ancien code

Avant de mettre à niveau NumPy, il Il est préférable de vérifier d'abord l'ancien code pour savoir si le code est compatible avec les nouvelles versions. L'exemple de code est le suivant :

import numpy as np

a = np.arange(5)
print(a)

Si vous utilisez la version 1.16.x ou une version antérieure, le résultat doit être : array([0, 1, 2, 3, 4]). Cependant, dans la version 1.17.x et les versions ultérieures, les tableaux sont affichés par défaut dans un format plus compact : [0 1 2 3 4]. Si votre code repose sur l'impression d'éléments de tableau, vous devrez peut-être modifier votre code en conséquence.

2. Installez la nouvelle version

Ensuite, vous pouvez mettre à niveau NumPy via un gestionnaire de packages tel que pip. Effectuez la mise à niveau vers la version 1.20. Par exemple, certaines anciennes API peuvent avoir été supprimées ou remplacées par de nouvelles API, ou les valeurs par défaut de certains paramètres ont été modifiées. La consultation de la documentation officielle de NumPy peut vous aider à comprendre ces changements et à apporter les modifications correspondantes en temps opportun.

Résumé

NumPy est une bibliothèque Python très importante dans des domaines tels que la science des données et l'apprentissage automatique. Choisir la bonne version est essentiel pour mettre en œuvre correctement l’analyse et l’apprentissage des données. Lors du choix d'une version de NumPy, nous devons comprendre les problèmes de compatibilité entre les différentes versions, ainsi que les nouvelles fonctionnalités, optimisations de performances et correctifs de la nouvelle version.

Bien que la mise à niveau de NumPy vers une nouvelle version puisse entraîner des problèmes de compatibilité, d'une manière générale, la mise à niveau vers une nouvelle version peut obtenir de meilleures performances et une meilleure prise en charge des fonctionnalités. Il est préférable de toujours conserver la dernière version stable de NumPy, de faire attention aux problèmes de compatibilité et d'apporter des modifications à temps.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!