Numpy バ​​ージョンの反復ガイド

古いバージョンから新しいバージョンへ: numpy バ​​ージョン更新ガイド

1. はじめに
Numpy は Python で最も一般的に使用される数学ライブラリの 1 つであり、広く使用されています。科学計算、データ分析、機械学習の分野で使用されます。 Numpy は、効率的な配列演算と数学関数を提供することで、大規模なデータ セットの処理をより効率的かつ簡単にします。

Numpy は最初にリリースされたときに多くの強力な機能を備えていましたが、時間が経ち、開発者やユーザーからのフィードバックを受けて、Numpy はバージョンの更新と機能の改善を続けました。新しいバージョンごとにいくつかの新機能と改善が加えられ、下位互換性のない変更が導入される場合もあります。

この記事では、Numpy を使用しているユーザーを対象に、旧バージョンから新バージョンへのバージョンアップガイドを提供します。 Numpy の過去のバージョンの重要な更新を順番に紹介し、読者が Numpy の新しいバージョンをよりよく理解し、適応できるように具体的なコード例を示します。

2. バージョン アップデート ガイド

1. Numpy 1.14 アップデート ガイド:
   Numpy 1.14 バージョンでは、いくつかの新しい機能と最適化が導入されています。最も重要な変更は、新しい配列充填メソッドの導入です。 -fill メソッド。このメソッドを使用すると、配列に指定した値を入れることができ、非常に便利です。

コード例:

import numpy as np

arr = np.zeros((3, 3))
arr.fill(5)

print(arr)

出力:

[[5. 5. 5.]
 [5. 5. 5.]
 [5. 5. 5.]]

2. Numpy 1.15 アップデート ガイド:
   Numpy 1.15 バージョンでは、主に多次元のいくつかの側面が改善されています。アレイが動作します。重要な変更の 1 つは、テンソル計算や行列乗算などの演算を実行するために使用できる einsum 関数の導入です。さらに、numpy.core._Exceptions.VisibleDeprecationWarning 警告が導入されており、これは今後のいくつかのリリースでのデフォルトの動作になります。

コード例:

import numpy as np

arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

result = np.einsum('ij,jk->ik', arr1, arr2)

print(result)

出力:

[[19 22]
 [43 50]]

3. Numpy 1.16 アップデート ガイド:
   Numpy 1.16 バージョンでは、次のようないくつかの新しい関数とメソッドが導入されています。 stack、hstack、vstack は、複数の配列を異なる次元でスタックするために使用されます。さらに、配列のデータ型を指定するために dtype パラメーターも導入されました。

コード例:

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])

result = np.vstack((arr1, arr2))

print(result)

出力:

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

4. Numpy 1.17 アップデート ガイド:
   Numpy 1.17 バージョンでは、いくつかの新しい機能と最適化が導入されています。最も重要なのは、日付が無効な日付 (NaT) かどうかを確認するために使用される isnat 関数の導入です。さらに、より多くの分布関数や効率的な乱数生成など、乱数ジェネレーターのサポートが強化されました。

コード例:

import numpy as np

arr = np.array(['2000-01-01', '2000-01-02', '2000-01-03'], dtype='datetime64')

result = np.isnat(arr)

print(result)

出力:

[False False False]

3. 概要
この記事では、いくつかの重要な機能と改善点に焦点を当てて、Numpy のバージョン アップデートを紹介します。 。この記事を読むことで、読者は Numpy の各バージョンの重要な変更点について学び、具体的なコード例を通じて Numpy の新しいバージョンにすぐに慣れて慣れることができます。

アプリケーションまたはプロジェクトを最新バージョンの Numpy にアップグレードする場合は、アップグレードする前に、対応するバージョン更新ガイドとドキュメントをよく読み、コードが新しいバージョンと互換性があることを確認することをお勧めします。うまくいきます。

Numpy を使用してより良い結果が得られることを願っています。

以上がNumpy バ​​ージョンの反復ガイドの詳細内容です。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。