Memperkenalkan versi terbaru numpy: memperkenalkan ciri dan penambahbaikan terkini

Numpy ialah perpustakaan pengkomputeran berangka sumber terbuka berdasarkan Python Ia digunakan secara meluas dan digemari oleh ramai penyelidik dan pembangun dalam bidang pengkomputeran saintifik, analisis data dan pembelajaran mesin. Pustaka numpy menyediakan alat untuk pengiraan berangka yang cekap dan pemprosesan data melalui objek tatasusunan berbilang dimensi dan satu set fungsi untuk memanipulasi tatasusunan ini.

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, perpustakaan numpy telah dikemas kini secara berterusan, dan setiap versi membawa ciri dan penambahbaikan baharu, membolehkan pengguna menggunakannya dengan lebih cekap untuk menjalankan pelbagai tugas pengkomputeran data. Artikel ini akan memperkenalkan versi terkini pustaka numpy, memfokuskan pada beberapa ciri dan penambahbaikan baharunya, serta memberikan contoh kod khusus untuk memudahkan pembaca memahami dan menggunakan.

1. Ciri baharu dan penambahbaikan versi numpy 1.18:

numpy 1.18 versi ialah versi terkini perpustakaan numpy, yang terutamanya memperkenalkan ciri dan penambahbaikan baharu berikut:

(1) Pengoptimuman prestasi: versi numpy dipertingkatkan 1.18 dari segi prestasi Satu siri pengoptimuman telah dibuat untuk meningkatkan kelajuan operasi tatasusunan dan pengiraan. Sebagai contoh, pelaksanaan ufunc baharu meningkatkan prestasi operasi aritmetik dan mempercepatkan pengiraan fungsi am.

(2) Fungsi dan kaedah baharu: numpy versi 1.18 memperkenalkan beberapa fungsi dan kaedah baharu, memanjangkan fungsi perpustakaan numpy. Ini termasuk fungsi nanquantile untuk mengira kuantiti tertentu di antara banyak elemen, dan fungsi ganti untuk menggantikan nilai tertentu dalam tatasusunan dengan nilai tertentu, dsb.

(3) Perubahan peraturan penyiaran: Penyiaran ialah ciri penting dalam perpustakaan numpy, dan beberapa perubahan serta pembetulan telah dibuat dalam versi 1.18. Peraturan penyiaran baharu adalah lebih ringkas dan jelas, memudahkan pengguna melakukan operasi tatasusunan.

Contoh kod diberikan di bawah untuk menunjukkan penggunaan fungsi nanquantile:

import numpy sebagai np

Buat tatasusunan yang mengandungi nilai nan ​​

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

Kira kuantil ke-50% tatasusunan

q = np.nanquantile(arr, 0.5)

print(q) # Hasil keluaran : 4.0

2. Ciri baharu dan penambahbaikan dalam versi numpy 1.19:

versi numpy 1.19 ialah versi pustaka numpy yang dirancang seterusnya Walaupun ia belum dikeluarkan secara rasmi, beberapa ciri dan penambahbaikan baharu telah dicadangkan dan sedang di bawah pembangunan.

(1) Kaedah tatasusunan baharu: Versi 1.19 merancang untuk memperkenalkan beberapa kaedah tatasusunan baharu untuk memudahkan pengguna memproses dan mengendalikan tatasusunan. Ini termasuk kaedah count_nonzero untuk mengira bilangan elemen bukan sifar dalam tatasusunan, dan kaedah partition untuk membahagikan tatasusunan.

(2) Jenis data baharu: Versi 1.19 juga akan memperkenalkan beberapa jenis data baharu, memperluaskan julat sokongan perpustakaan numpy. Sebagai contoh, jenis data datetime64 baharu akan menyediakan fungsi pengiraan dan pemprosesan masa dan tarikh yang lebih mudah.

Contoh kod diberikan di bawah untuk menunjukkan penggunaan kaedah partition:

import numpy sebagai np

Buat tatasusunan

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

Gunakan partition Kaedah membahagikan tatasusunan kepada dua bahagian

p = np.partition(arr, 2)

print(p) # Hasil keluaran: [1 2 6 8 10]

Melalui contoh di atas, pembaca dapat memahami dengan jelas peranan perpustakaan numpy dalam Ciri baharu dan penambahbaikan dalam versi terkini, dan pelajari cara menggunakan ciri ini untuk melaksanakan tugas pengiraan dan pemprosesan data. Sebagai tambahan kepada ciri yang diperkenalkan di atas, perpustakaan numpy mempunyai banyak fungsi dan kaedah berguna yang lain. Pembaca boleh merujuk kepada dokumentasi numpy rasmi untuk meneroka potensinya. Ringkasnya, memahami ciri dan penambahbaikan versi numpy terkini akan membantu pembangun dan penyelidik menggunakan perpustakaan numpy dengan lebih cekap untuk menyelesaikan masalah praktikal.

Atas ialah kandungan terperinci Memperkenalkan versi terbaru numpy: memperkenalkan ciri dan penambahbaikan terkini. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!