Guide d'itération de la version Numpy

De l'ancienne version à la nouvelle version : Guide de mise à jour de la version Numpy

1. Introduction
Numpy est l'une des bibliothèques mathématiques les plus couramment utilisées en Python et est largement utilisée dans les domaines du calcul scientifique, de l'analyse de données et de l'apprentissage automatique. Numpy rend le traitement d'ensembles de données à grande échelle plus efficace et plus facile en fournissant des opérations de tableau et des fonctions mathématiques efficaces.

Bien que Numpy disposait de nombreuses fonctionnalités puissantes lors de sa sortie initiale, au fil du temps, Numpy a continué à subir des mises à jour de version et des améliorations de fonctionnalités basées sur les commentaires des développeurs et des utilisateurs. Chaque nouvelle version apporte de nouvelles fonctionnalités et améliorations, et peut également introduire des modifications rétrocompatibles.

Cet article fournira un guide de mise à jour de version pour les utilisateurs utilisant Numpy de l'ancienne version vers la nouvelle version. Nous présenterons tour à tour des mises à jour importantes dans les versions historiques de Numpy et donnerons des exemples de code spécifiques pour aider les lecteurs à mieux comprendre et à s'adapter à la nouvelle version de Numpy.

2. Guide de mise à jour de la version

1. Guide de mise à jour de Numpy 1.14 :
   La version Numpy 1.14 introduit de nouvelles fonctions et optimisations, le changement le plus important est l'introduction d'une nouvelle méthode de remplissage de tableau - fillMethod. Cette méthode peut être utilisée pour remplir un tableau avec des valeurs spécifiées, ce qui est très pratique. 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

import numpy as np

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

result = np.isnat(arr)

print(result)

[False False False]

Guide de mise à jour Numpy 1.15 :

La version Numpy 1.15 améliore principalement certaines opérations sur les tableaux multidimensionnels. L'un des changements importants est l'introduction de la fonction einsum, qui peut être utilisée pour effectuer des opérations telles que des calculs tensoriels et des multiplications matricielles. De plus, un avertissement numpy.core._exceptions.VisibleDeprecationWarning a été introduit, qui sera le comportement par défaut dans les prochaines versions.


Exemple de code :

rrreee

Sortie :

rrreee
🎜Guide de mise à jour Numpy 1.16 : 🎜La version Numpy 1.16 introduit de nouvelles fonctions et méthodes, telles que stack, hstack et vstack sont utilisés pour empiler plusieurs tableaux de différentes dimensions. De plus, le paramètre dtype est également introduit pour spécifier le type de données du tableau. 🎜🎜🎜Exemple de code : 🎜rrreee🎜Sortie : 🎜rrreee
🎜Guide de mise à jour Numpy 1.17 : 🎜La version 1.17 de Numpy introduit un certain nombre de nouvelles fonctions et optimisations, dont la plus importante est l'introduction de isnat est utilisée pour vérifier si une date est une date invalide (NaT). De plus, la prise en charge des générateurs de nombres aléatoires a été améliorée, notamment davantage de fonctions de distribution et une génération efficace de nombres aléatoires. 🎜🎜🎜Exemple de code : 🎜rrreee🎜Sortie : 🎜rrreee🎜 3. Résumé🎜Cet article présente la mise à jour de la version de Numpy, en se concentrant sur certaines fonctionnalités et améliorations importantes. En lisant cet article, les lecteurs peuvent en apprendre davantage sur les changements importants apportés à chaque version de Numpy, puis démarrer et s'adapter rapidement à la nouvelle version de Numpy grâce à des exemples de code spécifiques. 🎜🎜Si vous mettez à niveau votre application ou votre projet vers la dernière version de Numpy, il est recommandé de lire attentivement le guide de mise à jour de la version correspondante et la documentation avant la mise à niveau pour vous assurer que votre code est compatible avec la nouvelle version et peut fonctionner correctement. 🎜🎜Je vous souhaite de meilleurs résultats en utilisant Numpy ! 🎜

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