최신 버전의 numpy 소개: 최신 기능 및 개선 사항 소개

Numpy는 Python 기반의 오픈 소스 수치 컴퓨팅 라이브러리로 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기계 학습 분야의 많은 연구자와 개발자가 널리 사용하고 선호합니다. numpy 라이브러리는 다차원 배열 객체를 통해 효율적인 수치 계산 및 데이터 처리를 위한 도구와 이러한 배열을 조작하기 위한 함수 세트를 제공합니다.

최근 몇 년 동안 numpy 라이브러리는 지속적으로 업데이트되었으며 각 버전은 새로운 기능과 개선 사항을 제공하여 사용자가 이를 보다 효율적으로 사용하여 다양한 데이터 컴퓨팅 작업을 수행할 수 있도록 했습니다. 이 기사에서는 최신 버전의 numpy 라이브러리를 소개하고, 일부 새로운 기능과 개선 사항에 중점을 두고, 독자가 더 쉽게 이해하고 사용할 수 있도록 특정 코드 예제를 제공합니다.

1. numpy 버전 1.18의 새로운 기능 및 개선 사항:

numpy 1.18 버전은 numpy 라이브러리의 최신 버전으로, 주로 다음과 같은 새로운 기능 및 개선 사항을 도입합니다.

(1) 성능 최적화: numpy 1.18 버전이 개선되었습니다. 성능 측면에서 배열 작업 및 계산 속도를 향상시키기 위해 일련의 최적화가 이루어졌습니다. 예를 들어, 새로운 ufunc 구현은 산술 연산의 성능을 향상시키고 일반 함수의 계산 속도를 높입니다.

(2) 새로운 기능 및 메소드: numpy 버전 1.18에는 numpy 라이브러리의 기능을 확장하는 몇 가지 새로운 기능과 메소드가 도입되었습니다. 여기에는 여러 요소 중 특정 분위수를 계산하는 nanQuantile 함수, 배열의 특정 값을 지정된 값으로 바꾸는 교체 함수 등이 포함됩니다.

(3) 방송 규칙 변경: 방송은 numpy 라이브러리의 중요한 기능이며 버전 1.18에서 일부 변경 및 수정이 이루어졌습니다. 새로운 브로드캐스트 규칙은 더욱 간결하고 명확해져서 사용자가 배열 작업을 더 쉽게 수행할 수 있습니다.

nanQuantile 함수의 사용을 보여주기 위해 아래 코드 예제가 제공됩니다.

np로 numpy 가져오기

nan 값을 포함하는 배열 만들기 ​

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, np.nan, 6], [7, 8, np.nan]])

배열의 50% 분위수를 계산합니다

q = np.nanQuantile(arr, 0.5)

print(q) # 출력 결과:4.0

2. numpy 버전 1.19의 새로운 기능 및 개선 사항:

numpy 버전 1.19는 아직 공식적으로 출시되지 않았지만 몇 가지 새로운 기능과 개선 사항이 제안되었으며 개발 중입니다.

(1) 새로운 배열 방법: 버전 1.19에서는 사용자가 배열을 더 쉽게 처리하고 운영할 수 있도록 몇 가지 새로운 배열 방법을 도입할 계획입니다. 여기에는 배열에서 0이 아닌 요소의 수를 계산하는 count_nonzero 메서드와 배열을 분할하는 partition 메서드가 포함됩니다.

(2) 새로운 데이터 유형: 버전 1.19에는 몇 가지 새로운 데이터 유형도 도입되어 numpy 라이브러리의 지원 범위가 확장됩니다. 예를 들어, 새로운 datetime64 데이터 유형은 보다 편리한 시간 및 날짜 계산 및 처리 기능을 제공합니다.

파티션 방법의 사용을 보여주기 위해 아래 코드 예제가 제공됩니다.

np로 numpy 가져오기

배열 만들기

arr = np.array([6, 2, 1, 8, 10])

사용 partition 배열을 두 부분으로 나누는 방법입니다

p = np.partition(arr, 2)

print(p) # 출력 결과: [1 2 6 8 10]

위의 예를 통해 독자는 명확하게 이해할 수 있습니다. 최신 버전의 새로운 기능 및 개선 사항에서 numpy 라이브러리의 역할을 알아보고 이러한 기능을 사용하여 데이터 계산 및 처리 작업을 수행하는 방법을 알아보세요. 위에 소개된 기능 외에도 numpy 라이브러리에는 다른 많은 유용한 기능과 방법이 있습니다. 독자는 공식 numpy 문서를 참조하여 그 잠재력을 더 알아볼 수 있습니다. 즉, 최신 numpy 버전 기능과 개선 사항을 이해하면 개발자와 연구자가 numpy 라이브러리를 보다 효율적으로 사용하여 실제 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

위 내용은 최신 버전의 numpy 소개: 최신 기능 및 개선 사항 소개의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!