Numpy est une bibliothèque de calcul numérique open source basée sur Python. Elle est largement utilisée et privilégiée par de nombreux chercheurs et développeurs dans les domaines du calcul scientifique, de l'analyse de données et de l'apprentissage automatique. La bibliothèque numpy fournit des outils pour des calculs numériques et un traitement de données efficaces via des objets tableaux multidimensionnels et un ensemble de fonctions pour manipuler ces tableaux.

Ces dernières années, la bibliothèque numpy a été continuellement mise à jour et chaque version apporte de nouvelles fonctionnalités et améliorations, permettant aux utilisateurs de l'utiliser plus efficacement pour effectuer diverses tâches de calcul de données. Cet article présentera la dernière version de la bibliothèque numpy, se concentrera sur certaines de ses nouvelles fonctionnalités et améliorations, et donnera des exemples de code spécifiques pour faciliter la compréhension et l'utilisation des lecteurs.

1. Nouvelles fonctionnalités et améliorations de numpy version 1.18 :

La version numpy 1.18 est la dernière version de la bibliothèque numpy, qui introduit principalement les nouvelles fonctionnalités et améliorations suivantes :

(1) Optimisation des performances : la version numpy 1.18 est améliorée en termes de performances Une série d'optimisations ont été apportées pour améliorer la vitesse des opérations et des calculs des tableaux. Par exemple, la nouvelle implémentation d'ufunc améliore les performances des opérations arithmétiques et accélère le calcul des fonctions générales.

(2) Nouvelles fonctions et méthodes : la version 1.18 de numpy introduit de nouvelles fonctions et méthodes, étendant les fonctionnalités de la bibliothèque numpy. Celles-ci incluent la fonction nanquantile pour calculer un certain quantile parmi de nombreux éléments, la fonction de remplacement pour remplacer une valeur spécifique dans un tableau par une valeur spécifiée, etc.

(3) Modifications des règles de diffusion : La diffusion est une fonctionnalité importante de la bibliothèque numpy, et certaines modifications et corrections ont été apportées dans la version 1.18. Les nouvelles règles de diffusion sont plus concises et claires, ce qui permet aux utilisateurs d'effectuer plus facilement des opérations sur les réseaux.

Un exemple de code est donné ci-dessous pour démontrer l'utilisation de la fonction nanquantile :

importer numpy en tant que np

Créer un tableau contenant des valeurs nan

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

Calculez le 50e % du quantile du tableau

q = np.nanquantile(arr, 0.5)

print(q) # Résultat de sortie : 4.0

2. Nouvelles fonctionnalités et améliorations dans la version numpy 1.19 :

La version numpy 1.19 est la prochaine version prévue de la bibliothèque numpy Bien qu'elle n'ait pas été officiellement publiée, certaines nouvelles fonctionnalités et améliorations ont été proposées et sont. en cours de développement.

(1) Nouvelles méthodes de tableau : la version 1.19 prévoit d'introduire de nouvelles méthodes de tableau pour faciliter le traitement et l'exploitation des tableaux par les utilisateurs. Celles-ci incluent la méthode count_nonzero pour calculer le nombre d'éléments non nuls dans le tableau et la méthode de partition pour partitionner le tableau.

(2) Nouveaux types de données : la version 1.19 introduira également de nouveaux types de données, élargissant ainsi la plage de prise en charge de la bibliothèque numpy. Par exemple, le nouveau type de données datetime64 fournira des fonctions de calcul et de traitement de l'heure et de la date plus pratiques.

Un exemple de code est donné ci-dessous pour démontrer l'utilisation de la méthode de partition :

importer numpy en tant que np

Créer un tableau

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

Utiliser partition La méthode divise le tableau en deux parties

p = np.partition(arr, 2)

print(p) # Résultat de sortie : [1 2 6 8 10]

Grâce à l'exemple ci-dessus, les lecteurs peuvent clairement comprendre le rôle de la bibliothèque numpy dans Nouvelles fonctionnalités et améliorations de la dernière version, et découvrez comment utiliser ces fonctionnalités pour effectuer des tâches de calcul et de traitement de données. En plus des fonctionnalités présentées ci-dessus, la bibliothèque numpy possède de nombreuses autres fonctions et méthodes utiles. Les lecteurs peuvent se référer à la documentation officielle de numpy pour explorer davantage son potentiel. En bref, comprendre les dernières fonctionnalités et améliorations de la version numpy aidera les développeurs et les chercheurs à utiliser la bibliothèque numpy plus efficacement pour résoudre des problèmes pratiques.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!