プロジェクトを最新の numpy バ​​ージョンにスムーズに移行する方法

科学技術コンピューティングの分野の継続的な発展に伴い、Python の最も重要な科学コンピューティング ライブラリの 1 つである numpy も常に更新され、反復されています。 numpy の新しいバージョンはそれぞれ、より実用的な機能とより効率的なパフォーマンスをもたらすため、多くの場合、プロジェクトを numpy の最新バージョンに移行する必要があります。この記事では、プロジェクトを最新バージョンの numpy にスムーズに移行する方法について説明し、読者の理解を容易にするためにいくつかの具体的なコード例を示します。

1. まず numpy のバージョン変更を理解します

numpy のバージョン変更はランダムではなく、新しいバージョンごとにいくつかの新機能が追加され、以前の問題が修正され、パフォーマンスが向上します。したがって、移行を開始する前に、使用している numpy バ​​ージョンとターゲット バージョンの違いを理解する必要があり、この違いはその後のコード修正作業に影響を与える可能性があります。

現在の numpy の最新バージョンは 1.20.2 です。バージョン 1.16 と比較すると、次のような大きな変更点があります:

• スパース行列、フーリエ変換、線形代数などの追加新しい機能。
• scipy.misc.face 関数などのいくつかの古い関数または API を削除しました。
• np.in1d、np.isin 関数などの特定の操作のパフォーマンスを最適化しました。

2. 独自のコードを分析して変更を加える

numpy バ​​ージョンの変更を理解した後、独自のコードを分析して、新しいバージョンで必要かどうかを確認する必要があります。変える必要がある。主な変更点は次のとおりです。

• 一部の API または関数は新しいバージョンでは削除されているため、置き換えるか削除する必要があります。
• 新しい機能または機能は古いバージョンでは使用できないため、追加する必要があります。
• 一部のパラメータまたは戻り値の型または形式が変更されたため、変更する必要があります。

たとえば、プロジェクトが np.info 関数を使用し、いくつかの scipy.misc.face API を呼び出すと仮定すると、バージョン 1.20 に移行するときに、次の変更を行う必要があります。

現在使用されている numpy のバージョンを表示するには、np.info 関数を np.__version__ 関数に置き換えます。
1. scipy.misc.face 関数を skimage.data.face 関数に置き換えます。 scipy.misc.face 関数は新しいバージョンでは削除されました。

もう 1 つ注意すべき点は、タイプまたは形式の変更です。たとえば、np.mean 関数の戻り値の型は、バージョン 1.20 で浮動小数点型から整数型に変更されました。したがって、バージョン 1.20 に移行するときに、浮動小数点計算に np.mean 関数の戻り値を使用する必要がある場合は、キャストを実行する必要があります。

以下は具体的な変更例です:

import numpy as np

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

img = face(gray=True)

mean_value = np.mean(img) #古いバージョンは浮動小数点型を返します
new_img = img - means_value.astype('int16') #numpy 1.20 は整数型を返します。変換

imshow(new_img)

3. 単体テストの実行

移行が完了したら、単体テストを実行して、移行されたプロジェクトは正常に実行され、プロジェクトの他の機能には影響しません。単体テストは、潜在的な問題を迅速に発見し、時間内に修正できるようにするのに役立ちます。

以下は単体テストの例です:

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)

上記の単体テストを通じて、移行がスムーズであるかどうかを確認し、プロジェクト内の numpy 関連の関数が正常に実行されることを確認できます。

結論

この記事では、numpy を正常に移行する方法とヒント、および具体的なコード例をいくつか紹介します。移行時には、まず numpy のバージョン変更を理解し、独自のコードを分析して修正を加え、単体テストを実施して、プロジェクトのスムーズな移行と安定した動作を確保する必要があります。

以上がプロジェクトを最新の numpy バ​​ージョンにスムーズに移行する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。