이전 버전에서 새 버전으로: Numpy 버전 업데이트 가이드
1. 소개
Numpy는 Python에서 가장 일반적으로 사용되는 수학 라이브러리 중 하나이며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기계 학습 분야에서 널리 사용됩니다. Numpy는 효율적인 배열 작업과 수학 함수를 제공하여 대규모 데이터 세트를 보다 효율적이고 쉽게 처리할 수 있도록 해줍니다.
Numpy는 처음 출시되었을 때 많은 강력한 기능을 가지고 있었지만 시간이 지남에 따라 Numpy는 개발자와 사용자의 피드백을 기반으로 계속해서 버전 업데이트와 기능 개선을 거쳤습니다. 각각의 새 버전은 몇 가지 새로운 기능과 개선 사항을 제공하며 이전 버전과 호환되지 않는 일부 변경 사항도 도입할 수 있습니다.
이 글에서는 Numpy를 이전 버전에서 새 버전으로 사용하는 사용자를 위한 버전 업데이트 안내를 제공합니다. 우리는 Numpy의 이전 버전에 중요한 업데이트를 차례로 소개하고 독자가 Numpy의 새 버전을 더 잘 이해하고 적응할 수 있도록 구체적인 코드 예제를 제공할 것입니다.
2. 버전 업데이트 가이드
fill
Method가 도입되었다는 것입니다. 이 방법을 사용하면 지정된 값으로 배열을 채울 수 있어 매우 편리합니다. fill
方法。该方法可以用来以指定的值填充一个数组,非常方便。代码示例:
import numpy as np arr = np.zeros((3, 3)) arr.fill(5) print(arr)
输出:
[[5. 5. 5.] [5. 5. 5.] [5. 5. 5.]]
einsum
函数,可以用来进行张量计算和矩阵乘法等操作。此外,还引入了numpy.core._exceptions.VisibleDeprecationWarning
警告,该警告将在未来几个版本中作为默认行为。代码示例:
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)
输出:
[[19 22] [43 50]]
stack
、hstack
和vstack
,用于在不同维度上对多个数组进行堆叠。此外,还引入了dtype
参数,用于指定数组的数据类型。代码示例:
import numpy as np arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) result = np.vstack((arr1, arr2)) print(result)
输出:
[[1 2 3] [4 5 6]]
isnat
import numpy as np arr = np.array(['2000-01-01', '2000-01-02', '2000-01-03'], dtype='datetime64') result = np.isnat(arr) print(result)출력:
[False False False]
Numpy 1.15 버전은 주로 다차원 배열의 일부 작업을 개선합니다. 중요한 변경 사항 중 하나는 텐서 계산 및 행렬 곱셈과 같은 작업을 수행하는 데 사용할 수 있는 einsum
함수의 도입입니다. 또한 numpy.core._Exceptions.VisibleDeprecationWarning
경고가 도입되었으며 이는 다음 몇 가지 릴리스에서 기본 동작이 될 것입니다.
코드 예:
rrreee출력:
rrreeestack
, hstack 및 vstack
은 여러 차원의 여러 배열을 쌓는 데 사용됩니다. 또한 배열의 데이터 유형을 지정하기 위해 dtype
매개변수도 도입되었습니다. 🎜🎜🎜코드 예: 🎜rrreee🎜출력: 🎜rrreee위 내용은 Numpy 버전 반복 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!