Leitfaden zur Auswahl der Numpy-Version: Warum ein Upgrade?

Mit der rasanten Entwicklung von Bereichen wie Datenwissenschaft, maschinellem Lernen und Deep Learning hat sich Python zu einer Mainstream-Sprache für die Datenanalyse und -modellierung entwickelt. In Python ist NumPy (kurz für Numerical Python) eine wichtige Bibliothek, da es eine Reihe effizienter mehrdimensionaler Array-Objekte bereitstellt und die Grundlage für viele andere Bibliotheken wie Pandas, SciPy und Scikit-Learn bildet.

Bei der Verwendung von NumPy treten wahrscheinlich Kompatibilitätsprobleme zwischen verschiedenen Versionen auf. Wie sollten wir also die NumPy-Version auswählen?

Anweisungen zur Aktualisierung der NumPy-Version

Die stabilste Version von NumPy ist derzeit 1.20.3, aber es gibt auch viele Leute, die ältere Versionen wie 1.16.x, 1.17.x und 1.19.x verwenden. Was sind die Hauptunterschiede zwischen diesen Versionen?

Auf der offiziellen NumPy-Website finden Sie das Änderungsprotokoll für jede Version. Am Beispiel der Version 1.19.0 können wir die folgenden Aktualisierungen sehen:

• Neue Funktionen: Polynommodul Polynom, Binomialverteilungsmodul Binomial, Betaverteilungsmodul Beta usw. hinzugefügt.
• Optimierung: Als nächstes wurde die elektrische Detektorfunktion verbessert und weitere Tools hinzugefügt, um Flags und Unterklassen von dtypes in Array-Methoden wie „mean“, „std“, „var“ usw. zu unterstützen.
• Verbesserung: Die Array-Sortiermethode Sortierung wurde verbessert und die Leistung wurde um das Hundertfache verbessert, wenn das Array aktualisiert werden muss.
• Entfernung: Einige veraltete Funktionen und Module wie „allow_unreachable“, „FreeList“ und „umath“ wurden entfernt.

Sie können feststellen, dass jede Version grundsätzlich neue Funktionen einführt, einige Optimierungen und Verbesserungen vornimmt und einige veraltete Inhalte entfernt.

Warum upgraden?

Nachdem wir die Aktualisierungen zwischen verschiedenen Versionen verstanden haben, denken wir noch einmal darüber nach: Warum sollten wir die NumPy-Version aktualisieren?

Erstens beheben neue Versionen normalerweise einige bekannte Probleme oder Mängel. Wenn in der alten Version schwerwiegende Probleme auftreten und diese Probleme in der neuen Version behoben wurden, ist ein Upgrade auf die neue Version erforderlich.

Zweitens fügen neue Versionen normalerweise einige neue Funktionen oder Module hinzu. Diese Funktionen sind möglicherweise leistungsfähiger, effizienter oder benutzerfreundlicher und erfüllen unsere Anforderungen besser.

Drittens weisen neue Versionen normalerweise einige Leistungsoptimierungen auf. Diese Optimierungen machen die NumPy-Bibliothek möglicherweise schneller und ermöglichen schnellere Berechnungen.

Allerdings kann ein Upgrade auf eine neue Version auch einige Nebenwirkungen haben. Wenn Ihr Code in einer älteren Version einwandfrei lief, in der neueren Version jedoch Kompatibilitätsprobleme auftreten, wird Ihr Code möglicherweise nicht ordnungsgemäß ausgeführt.

Schritte zum Upgrade auf eine neue Version

Wenn Sie sich für ein Upgrade auf eine neue Version von NumPy entscheiden, müssen Sie die folgenden Schritte beachten:

1. Überprüfen Sie die Kompatibilität des alten Codes

Vor dem Upgrade von NumPy Überprüfen Sie am besten zunächst den alten Code. Ob der Code mit neuen Versionen kompatibel ist. Der Beispielcode lautet wie folgt:

import numpy as np

a = np.arange(5)
print(a)

Wenn Sie Version 1.16.x oder älter verwenden, sollte die Ausgabe sein: array([0, 1, 2, 3, 4]). In 1.17.x und neueren Versionen werden Arrays jedoch standardmäßig in einem kompakteren Format angezeigt: [0 1 2 3 4]. Wenn Ihr Code auf dem Drucken von Array-Elementen basiert, müssen Sie Ihren Code möglicherweise entsprechend ändern.

2. Installieren Sie die neue Version

Als nächstes können Sie NumPy über einen Paketmanager wie pip aktualisieren. Nehmen Sie das Upgrade auf 1.20. Beispielsweise wurden möglicherweise einige alte APIs entfernt oder durch neue APIs ersetzt oder die Standardwerte einiger Parameter wurden geändert. Die Überprüfung der offiziellen Dokumentation von NumPy kann Ihnen helfen, diese Änderungen zu verstehen und entsprechende Änderungen rechtzeitig vorzunehmen.

Zusammenfassung

NumPy ist eine sehr wichtige Python-Bibliothek in Bereichen wie Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. Die Wahl der richtigen Version ist für die ordnungsgemäße Umsetzung der Datenanalyse und des Lernens von entscheidender Bedeutung. Bei der Auswahl einer NumPy-Version sollten wir die Kompatibilitätsprobleme zwischen verschiedenen Versionen sowie die neuen Funktionen, Leistungsoptimierungen und Korrekturen in der neuen Version verstehen.

Obwohl ein Upgrade von NumPy auf eine neue Version einige Kompatibilitätsprobleme verursachen kann, kann ein Upgrade auf eine neue Version im Allgemeinen zu einer besseren Leistung und einer stärkeren Funktionsunterstützung führen. Es ist am besten, immer die neueste stabile Version von NumPy zu behalten, auf Kompatibilitätsprobleme zu achten und rechtzeitig Änderungen vorzunehmen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonLeitfaden zur Auswahl der Numpy-Version: Warum ein Upgrade?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!