Numpy ist eine auf Python basierende Open-Source-Bibliothek für numerisches Rechnen. Sie wird von vielen Forschern und Entwicklern in den Bereichen wissenschaftliches Rechnen, Datenanalyse und maschinelles Lernen häufig verwendet und bevorzugt. Die Numpy-Bibliothek bietet Werkzeuge für effiziente numerische Berechnungen und Datenverarbeitung durch mehrdimensionale Array-Objekte und eine Reihe von Funktionen zur Manipulation dieser Arrays.

In den letzten Jahren wurde die Numpy-Bibliothek kontinuierlich aktualisiert und jede Version bringt neue Funktionen und Verbesserungen mit sich, sodass Benutzer sie effizienter nutzen können, um verschiedene Datenverarbeitungsaufgaben auszuführen. In diesem Artikel wird die neueste Version der Numpy-Bibliothek vorgestellt, der Schwerpunkt auf einige ihrer neuen Funktionen und Verbesserungen gelegt und spezifische Codebeispiele gegeben, um den Lesern das Verständnis und die Verwendung zu erleichtern.

1. Neue Funktionen und Verbesserungen der Numpy-Version 1.18:

Numpy-Version 1.18 ist die neueste Version der Numpy-Bibliothek, die hauptsächlich die folgenden neuen Funktionen und Verbesserungen einführt:

(1) Leistungsoptimierung: Die Version Numpy 1.18 wurde verbessert In Bezug auf die Leistung wurde eine Reihe von Optimierungen vorgenommen, um die Geschwindigkeit von Array-Operationen und -Berechnungen zu verbessern. Beispielsweise verbessert die neue ufunc-Implementierung die Leistung arithmetischer Operationen und beschleunigt die Berechnung allgemeiner Funktionen.

(2) Neue Funktionen und Methoden: Numpy Version 1.18 führt einige neue Funktionen und Methoden ein und erweitert so die Funktionalität der Numpy-Bibliothek. Dazu gehören die Nanquantil-Funktion zum Berechnen eines bestimmten Quantils unter vielen Elementen, die Ersetzungsfunktion zum Ersetzen eines bestimmten Werts in einem Array durch einen angegebenen Wert usw.

(3) Änderungen der Broadcasting-Regeln: Broadcasting ist eine wichtige Funktion in der Numpy-Bibliothek, und in Version 1.18 wurden einige Änderungen und Korrekturen vorgenommen. Die neuen Broadcast-Regeln sind prägnanter und klarer und erleichtern Benutzern die Durchführung von Array-Vorgängen.

Im Folgenden finden Sie ein Codebeispiel, um die Verwendung der Nanquantil-Funktion zu demonstrieren:

numpy als np importieren

Erstellen Sie ein Array mit Nan-Werten

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

Berechnen Sie das 50. %-Quantil des Arrays

q = np.nanquantile(arr, 0.5)

print(q) # Ausgabeergebnis: 4.0

2. Neue Funktionen und Verbesserungen in Numpy-Version 1.19:

Numpy-Version 1.19 ist die nächste geplante Version der Numpy-Bibliothek. Obwohl sie noch nicht offiziell veröffentlicht wurde, wurden und werden einige neue Funktionen und Verbesserungen vorgeschlagen in Entwicklung.

(1) Neue Array-Methoden: Version 1.19 plant die Einführung einiger neuer Array-Methoden, um Benutzern die Verarbeitung und Bedienung von Arrays zu erleichtern. Dazu gehören die count_nonzero-Methode zum Berechnen der Anzahl von Nicht-Null-Elementen im Array und die Partitionsmethode zum Partitionieren des Arrays.

(2) Neue Datentypen: Version 1.19 wird auch einige neue Datentypen einführen und so den Unterstützungsbereich der Numpy-Bibliothek erweitern. Beispielsweise bietet der neue Datentyp datetime64 komfortablere Funktionen zur Berechnung und Verarbeitung von Uhrzeit und Datum.

Im Folgenden finden Sie ein Codebeispiel, um die Verwendung der Partitionsmethode zu demonstrieren:

numpy als np importieren

Ein Array erstellen

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

Verwenden partition Die Methode teilt das Array in zwei Teile

p = np.partition(arr, 2)

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

Durch das obige Beispiel können Leser das klar verstehen Rolle der Numpy-Bibliothek in Neue Funktionen und Verbesserungen in der neuesten Version und erfahren Sie, wie Sie diese Funktionen zum Durchführen von Datenberechnungs- und -verarbeitungsaufgaben verwenden. Zusätzlich zu den oben vorgestellten Funktionen verfügt die Numpy-Bibliothek über viele weitere nützliche Funktionen und Methoden. Leser können sich auf die offizielle Numpy-Dokumentation beziehen, um ihr Potenzial weiter zu erkunden. Kurz gesagt: Das Verständnis der neuesten Funktionen und Verbesserungen der Numpy-Version wird Entwicklern und Forschern helfen, die Numpy-Bibliothek effizienter zu nutzen, um praktische Probleme zu lösen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVorstellung der neuesten Version von Numpy: Vorstellung der neuesten Funktionen und Verbesserungen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!