Numpy バ​​ージョン選択ガイド: なぜアップグレードするのですか?

データ サイエンス、機械学習、深層学習などの分野の急速な発展に伴い、Python はデータ分析とモデリングの主流の言語になりました。 Python では、NumPy (Numerical Python の略) は、効率的な多次元配列オブジェクトのセットを提供し、pandas、SciPy、scikit-learn などの他の多くのライブラリの基礎となるため、非常に重要なライブラリです。

NumPy を使用する過程で、異なるバージョン間の互換性の問題が発生する可能性があります。では、NumPy のバージョンはどのように選択すればよいでしょうか?

NumPy バージョン更新手順

NumPy の最も安定したバージョンは現在 1.20.3 ですが、1.16.x、1.17.x、1.19.x などの古いバージョンを使用している人もたくさんいます。 。これらのバージョン間の主な違いは何ですか?

NumPy 公式 Web サイトでは、各バージョンの変更ログを見つけることができます。バージョン 1.19.0 を例にとると、次の更新が確認できます。

• 新機能: 多項式モジュール Polynomial、二項分布モジュール binomial、ベータ分布モジュール beta などを追加しました。
• 最適化: 次に電気検出器機能を改善し、配列メソッド means、std、var などの dtype のフラグとサブクラスをサポートするツールを追加しました。
• 改善: 配列のソート方法 sort が改良され、配列の更新が必要な場合のパフォーマンスが 100 倍向上しました。
• 削除:allow_unreachable、FreeList、umath などのいくつかの廃止された関数とモジュールを削除しました。

各バージョンでは基本的に新機能が導入され、いくつかの最適化と改善が行われ、いくつかの古いコンテンツが削除されていることがわかります。

アップグレードする理由

異なるバージョン間の更新を理解した後、もう一度考えてみましょう。なぜ NumPy バージョンをアップグレードする必要があるのでしょうか?

まず、新しいバージョンでは通常、いくつかの既知の問題や欠陥が修正されます。古いバージョンで重大な問題が発生し、それらの問題が新しいバージョンで解決されている場合は、新しいバージョンにアップグレードする必要があります。

2 番目に、新しいバージョンには通常、いくつかの新しい機能またはモジュールが追加されます。これらの機能は、より強力、効率的、または使いやすくなり、私たちのニーズをよりよく満たす可能性があります。

第三に、新しいバージョンには通常、パフォーマンスが最適化されています。これらの最適化により、NumPy ライブラリが高速になり、より高速な計算が可能になる可能性があります。

ただし、新しいバージョンにアップグレードすると、副作用が生じる可能性もあります。コードが古いバージョンでは正常に実行されたが、新しいバージョンでは互換性の問題が発生した場合、コードは正しく実行されない可能性があります。

新しいバージョンにアップグレードする手順

NumPy の新しいバージョンにアップグレードする場合は、次の手順に注意する必要があります:

1. チェックを入れます。古いコードの互換性

NumPy をアップグレードする前に、まず古いコードが新しいバージョンと互換性があるかどうかを確認することをお勧めします。サンプル コードは次のとおりです。

import numpy as np

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

バージョン 1.16.x 以前を使用している場合、出力は array([0, 1, 2, 3, 4]) になるはずです。ただし、1.17.x 以降では、配列はデフォルトでよりコンパクトな形式 [0 1 2 3 4] を使用して表示されます。コードが配列要素の出力に依存している場合は、それに応じてコードを変更する必要がある場合があります。

2. 新しいバージョンをインストールします

次に、pip などのパッケージ マネージャーを通じて NumPy をアップグレードできます。 1.20.x へのアップグレードを例に挙げます:

pip install numpy --upgrade

3. コードを変更します

アップグレード後に新しいバージョンとの非互換性の問題が発生した場合は、それに応じてコードを変更する必要があります。たとえば、一部の古い API が削除または新しい API に置き換えられたり、一部のパラメーターのデフォルト値が変更されたりする可能性があります。 NumPy の公式ドキュメントを確認すると、これらの変更を理解し、対応する変更をタイムリーに行うことができます。

概要

NumPy は、データ サイエンスや機械学習などの分野で非常に重要な Python ライブラリです。データ分析と学習を適切に実装するには、適切なバージョンを選択することが不可欠です。 NumPy のバージョンを選択するときは、異なるバージョン間の互換性の問題だけでなく、新しいバージョンの新機能、パフォーマンスの最適化、修正についても理解する必要があります。

NumPy を新しいバージョンにアップグレードすると、互換性の問題が発生する可能性がありますが、一般的に、新しいバージョンにアップグレードすると、パフォーマンスが向上し、機能サポートが強化されます。 NumPy の最新の安定バージョンを常に維持し、互換性の問題に注意を払い、適時に変更を加えることが最善です。

以上がNumpy バ​​ージョン選択ガイド: なぜアップグレードするのですか?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。