Panduan pemilihan versi Numpy: mengapa naik taraf?

Dengan perkembangan pesat bidang seperti sains data, pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, Python telah menjadi bahasa arus perdana untuk analisis dan pemodelan data. Dalam Python, NumPy (singkatan untuk Numerical Python) ialah perpustakaan yang sangat penting kerana ia menyediakan satu set objek tatasusunan berbilang dimensi yang cekap dan merupakan asas untuk banyak perpustakaan lain seperti panda, SciPy dan scikit-learn.

Dalam proses menggunakan NumPy, anda berkemungkinan menghadapi masalah keserasian antara versi berbeza. Jadi, bagaimanakah kita harus memilih versi NumPy?

Arahan kemas kini versi NumPy

Versi NumPy yang paling stabil pada masa ini ialah 1.20.3, tetapi terdapat juga ramai orang yang menggunakan versi lama seperti 1.16.x, 1.17.x dan 1.19.x. Apakah perbezaan utama antara versi ini?

Di laman web rasmi NumPy, anda boleh mencari log perubahan untuk setiap versi. Mengambil versi 1.19.0 sebagai contoh, kita boleh melihat kemas kini berikut:

• Ciri baharu: Ditambah polinomial modul polinomial, binomial modul pengedaran binomial, modul pengedaran beta beta, dsb.
• Pengoptimuman: Fungsi pengesan elektrik dipertingkatkan selepas itu, dan menambah lebih banyak alatan untuk menyokong bendera dan subkelas djenis dalam kaedah tatasusunan, std, var, dsb.
• Penambahbaikan: Isihan kaedah pengisihan tatasusunan telah dipertingkatkan dan prestasinya telah dipertingkatkan sebanyak 100 kali ganda apabila tatasusunan perlu dikemas kini.
• Alih Keluar: Mengalih keluar beberapa fungsi dan modul lapuk, seperti allow_unreachable, FreeList dan umath.

Anda boleh mendapati bahawa setiap versi pada asasnya memperkenalkan ciri baharu, membuat beberapa pengoptimuman dan penambahbaikan serta mengalih keluar beberapa kandungan lapuk.

Kenapa naik taraf?

Setelah memahami kemas kini antara versi yang berbeza, mari kita fikirkan semula: Mengapa kita perlu meningkatkan versi NumPy?

Pertama, versi baharu biasanya membetulkan beberapa isu atau kecacatan yang diketahui. Jika anda menghadapi beberapa masalah serius dalam versi lama dan masalah ini telah diselesaikan dalam versi baharu, maka anda perlu menaik taraf kepada versi baharu.

Kedua, versi baharu biasanya menambah beberapa ciri atau modul baharu. Ciri ini mungkin lebih berkuasa, cekap atau lebih mudah digunakan dan lebih memenuhi keperluan kita.

Ketiga, versi baharu biasanya mempunyai beberapa pengoptimuman prestasi. Pengoptimuman ini boleh menjadikan perpustakaan NumPy lebih pantas, membolehkan pengiraan lebih pantas.

Walau bagaimanapun, peningkatan kepada versi baharu juga mungkin mempunyai beberapa kesan sampingan. Jika kod anda berjalan dengan baik dalam versi yang lebih lama tetapi mempunyai beberapa isu keserasian dalam versi yang lebih baharu, kod anda mungkin tidak berjalan dengan betul. . adalah yang terbaik untuk menyemak kod lama dahulu sama ada kod itu serasi dengan versi baharu. Kod sampel adalah seperti berikut:

import numpy as np

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

Jika anda menggunakan versi 1.16.x atau lebih lama, maka outputnya hendaklah: array([0, 1, 2, 3, 4]). Walau bagaimanapun, dalam versi 1.17.x dan lebih baharu, tatasusunan dipaparkan secara lalai menggunakan format yang lebih padat: [0 1 2 3 4]. Jika kod anda bergantung pada mencetak elemen tatasusunan, anda mungkin perlu menukar kod anda dengan sewajarnya.

2. Pasang versi baharu

Seterusnya, anda boleh menaik taraf NumPy melalui pengurus pakej seperti pip. Ambil peningkatan kepada 1.20. Contohnya, beberapa API lama mungkin telah dialih keluar atau digantikan dengan API baharu, atau nilai lalai beberapa parameter telah diubah. Menyemak dokumentasi rasmi NumPy boleh membantu anda memahami perubahan ini dan membuat pengubahsuaian yang sepadan tepat pada masanya.

Ringkasan

NumPy ialah perpustakaan Python yang sangat penting dalam bidang seperti sains data dan pembelajaran mesin. Memilih versi yang betul adalah penting untuk melaksanakan analisis dan pembelajaran data dengan betul. Apabila memilih versi NumPy, kita harus memahami isu keserasian antara versi yang berbeza, serta ciri baharu, pengoptimuman prestasi dan pembetulan dalam versi baharu.

Walaupun menaik taraf NumPy kepada versi baharu mungkin menyebabkan beberapa isu keserasian, secara amnya, peningkatan kepada versi baharu boleh mencapai prestasi yang lebih baik dan sokongan ciri yang lebih kukuh. Adalah lebih baik untuk sentiasa mengekalkan versi stabil terkini NumPy dan memberi perhatian kepada isu keserasian dan membuat pengubahsuaian dalam masa.

Atas ialah kandungan terperinci Panduan pemilihan versi Numpy: mengapa naik taraf?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!