Panduan lelaran versi Numpy

Dari versi lama ke versi baharu: Panduan kemas kini versi Numpy

1. Pengenalan
Numpy ialah salah satu perpustakaan matematik yang paling biasa digunakan dalam Python dan digunakan secara meluas dalam bidang pengkomputeran saintifik, analisis data dan pembelajaran mesin. Numpy menjadikan pemprosesan set data berskala besar lebih cekap dan lebih mudah dengan menyediakan operasi tatasusunan dan fungsi matematik yang cekap.

Walaupun Numpy mempunyai banyak ciri berkuasa semasa ia mula-mula dikeluarkan, dari masa ke masa, Numpy terus menjalani kemas kini versi dan penambahbaikan ciri berdasarkan maklum balas daripada pembangun dan pengguna. Setiap versi baharu membawa beberapa ciri dan penambahbaikan baharu, dan mungkin juga memperkenalkan beberapa perubahan yang tidak serasi ke belakang.

Artikel ini akan menyediakan panduan kemas kini versi untuk pengguna yang menggunakan Numpy daripada versi lama kepada versi baharu. Kami akan memperkenalkan kemas kini penting dalam versi sejarah Numpy seterusnya, dan memberikan contoh kod khusus untuk membantu pembaca lebih memahami dan menyesuaikan diri dengan versi baharu Numpy.

2. Panduan kemas kini versi

1. Panduan kemas kini Numpy 1.14:
   Versi Numpy 1.14 memperkenalkan beberapa fungsi dan pengoptimuman baharu, perubahan paling ketara ialah pengenalan kaedah pengisian tatasusunan baharu-isiKaedah. Kaedah ini boleh digunakan untuk mengisi tatasusunan dengan nilai yang ditentukan, yang sangat mudah. 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.]]

2. Numpy 1.15更新指南：
   Numpy 1.15版本主要改进了对多维数组的一些操作。其中一个重要的改变是引入了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]]

3. Numpy 1.16更新指南：
   Numpy 1.16版本引入了一些新的函数和方法，例如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]]

4. Numpy 1.17更新指南：
   Numpy 1.17版本引入了一些新的函数和优化，其中最重要的是引入了isnat

Contoh kod:

import numpy as np

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

result = np.isnat(arr)

print(result)

Output:

[False False False]

Panduan kemas kini Numpy 1.15:

Numpy 1.15 versi terutamanya meningkatkan beberapa operasi pada tatasusunan berbilang dimensi. Salah satu perubahan penting ialah pengenalan fungsi einsum, yang boleh digunakan untuk melaksanakan operasi seperti pengiraan tensor dan pendaraban matriks. Selain itu, amaran numpy.core._exceptions.VisibleDeprecationWarning telah diperkenalkan, yang akan menjadi gelagat lalai dalam beberapa keluaran seterusnya.


Contoh kod:

rrreee

Output:

rrreee
🎜Panduan kemas kini Numpy 1.16: 🎜Numpy 1.16 versi memperkenalkan beberapa fungsi dan kaedah baharu, seperti tindanan, hstack dan vstack digunakan untuk menyusun berbilang tatasusunan dalam dimensi yang berbeza. Selain itu, parameter dtype juga diperkenalkan untuk menentukan jenis data tatasusunan. 🎜🎜🎜Contoh kod: 🎜rrreee🎜Output: 🎜rrreee
🎜Panduan kemas kini Numpy 1.17: 🎜Numpy versi 1.17 memperkenalkan beberapa fungsi dan pengoptimuman baharu, yang paling penting ialah pengenalan isnat digunakan untuk menyemak sama ada tarikh adalah tarikh tidak sah (NaT). Selain itu, sokongan untuk penjana nombor rawak telah dipertingkatkan, termasuk lebih banyak fungsi pengedaran dan penjanaan nombor rawak yang cekap. 🎜🎜🎜Contoh kod: 🎜rrreee🎜Output: 🎜rrreee🎜 3. Ringkasan🎜Artikel ini memperkenalkan kemas kini versi Numpy, memfokuskan pada beberapa ciri dan penambahbaikan penting. Dengan membaca artikel ini, pembaca boleh mengetahui tentang perubahan penting dalam setiap versi Numpy, dan dengan cepat mula dan menyesuaikan diri dengan versi baharu Numpy melalui contoh kod tertentu. 🎜🎜Jika anda sedang menaik taraf aplikasi atau projek anda kepada versi terkini Numpy, adalah disyorkan agar anda membaca dengan teliti panduan dan dokumentasi kemas kini versi yang sepadan sebelum menaik taraf untuk memastikan kod anda serasi dengan versi baharu dan boleh dijalankan dengan betul. 🎜🎜Saya doakan anda mendapat hasil yang lebih baik dalam menggunakan Numpy! 🎜

Atas ialah kandungan terperinci Panduan lelaran versi Numpy. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!