Leitfaden zur Iteration der Numpy-Version

Von der alten Version zur neuen Version: Leitfaden zur Aktualisierung der Numpy-Version

1. Einführung
Numpy ist eine der am häufigsten verwendeten Mathematikbibliotheken in Python und wird häufig in den Bereichen wissenschaftliches Rechnen, Datenanalyse und maschinelles Lernen verwendet. Numpy macht die Verarbeitung großer Datensätze effizienter und einfacher, indem es effiziente Array-Operationen und mathematische Funktionen bereitstellt.

Obwohl Numpy bei seiner ersten Veröffentlichung über viele leistungsstarke Funktionen verfügte, wurden bei Numpy im Laufe der Zeit weiterhin Versionsaktualisierungen und Funktionsverbesserungen vorgenommen, die auf dem Feedback von Entwicklern und Benutzern basieren. Jede neue Version bringt einige neue Funktionen und Verbesserungen mit sich und führt möglicherweise auch einige abwärtsinkompatible Änderungen ein.

Dieser Artikel enthält eine Anleitung zur Versionsaktualisierung für Benutzer, die Numpy von der alten Version auf die neue Version verwenden. Wir werden der Reihe nach wichtige Updates in historischen Versionen von Numpy einführen und spezifische Codebeispiele geben, um den Lesern zu helfen, die neue Version von Numpy besser zu verstehen und sich daran anzupassen.

2. Versions-Update-Anleitung

1. Numpy 1.14-Update-Anleitung:
   Numpy 1.14-Version führt einige neue Funktionen und Optimierungen ein, die bedeutendste Änderung ist die Einführung einer neuen Array-Füllmethode – fillMethode. Mit dieser Methode kann ein Array mit angegebenen Werten gefüllt werden, was sehr praktisch ist. 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

Codebeispiel:

import numpy as np

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

result = np.isnat(arr)

print(result)

Ausgabe:

[False False False]

Numpy 1.15-Update-Anleitung:

Numpy 1.15-Version verbessert hauptsächlich einige Vorgänge bei mehrdimensionalen Arrays. Eine der wichtigen Änderungen ist die Einführung der Funktion einsum, mit der Operationen wie Tensorberechnungen und Matrixmultiplikationen durchgeführt werden können. Darüber hinaus wurde eine numpy.core._Exceptions.VisibleDeprecationWarning-Warnung eingeführt, die in den nächsten Versionen das Standardverhalten sein wird.


Codebeispiel:

rrreee

Ausgabe:

rrreee
🎜Numpy 1.16-Update-Anleitung: 🎜Numpy 1.16-Version führt einige neue Funktionen und Methoden ein, wie z. B. stack, hstack und vstack werden zum Stapeln mehrerer Arrays in unterschiedlichen Dimensionen verwendet. Darüber hinaus wird auch der Parameter dtype eingeführt, um den Datentyp des Arrays anzugeben. 🎜🎜🎜Codebeispiel: 🎜rrreee🎜Ausgabe: 🎜rrreee
🎜Numpy 1.17 Update-Anleitung: 🎜Numpy Version 1.17 führt eine Reihe neuer Funktionen und Optimierungen ein, von denen die wichtigste die Einführung von isnat wird überprüft, ob ein Datum ein ungültiges Datum (NaT) ist. Darüber hinaus wurde die Unterstützung für Zufallszahlengeneratoren verbessert, darunter mehr Verteilungsfunktionen und eine effiziente Zufallszahlengenerierung. 🎜🎜🎜Codebeispiel: 🎜rrreee🎜Ausgabe: 🎜rrreee🎜 3. Zusammenfassung🎜Dieser Artikel stellt das Versionsupdate von Numpy vor und konzentriert sich auf einige wichtige Funktionen und Verbesserungen. Durch die Lektüre dieses Artikels können Leser mehr über die wichtigen Änderungen in jeder Version von Numpy erfahren und anhand spezifischer Codebeispiele schnell loslegen und sich an die neue Version von Numpy anpassen. 🎜🎜Wenn Sie Ihre Anwendung oder Ihr Projekt auf die neueste Version von Numpy aktualisieren, wird empfohlen, vor dem Upgrade die entsprechende Anleitung und Dokumentation zur Versionsaktualisierung sorgfältig zu lesen, um sicherzustellen, dass Ihr Code mit der neuen Version kompatibel ist und ordnungsgemäß ausgeführt werden kann. 🎜🎜Ich wünsche Ihnen bessere Ergebnisse bei der Verwendung von Numpy! 🎜

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonLeitfaden zur Iteration der Numpy-Version. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!