Découvrez les compétences de requête de version numpy en une minute

NumPy est l'une des bibliothèques de calcul scientifique les plus couramment utilisées en Python et est largement utilisée dans le traitement des données matricielles, l'algèbre linéaire, la transformée de Fourier, la génération de nombres aléatoires et d'autres domaines. Lors de l'utilisation de NumPy, nous devons généralement interroger le numéro de version actuellement utilisé pour garantir la compatibilité et l'exactitude du programme. Cet article explique comment utiliser la fonction de requête de version intégrée de NumPy pour obtenir des informations sur la version et donne des exemples de code spécifiques.

1. Comprendre le numéro de version de NumPy

Lors de l'utilisation de NumPy, nous devons connaître le numéro de version actuellement utilisé pour garantir que les fonctions et méthodes utilisées sont correctes et efficaces. Dans NumPy, nous pouvons utiliser l'attribut numpy.__version__ pour interroger le numéro de version actuellement utilisé, par exemple : numpy.__version__来查询当前使用的版本号，例如：

import numpy as np
print(np.__version__)

这将输出当前使用的NumPy版本号，例如：

1.19.2

2. 查询NumPy版本信息

除了查询版本号外，我们还可以查询NumPy库的更详细的版本信息。在NumPy中，版本信息保存在numpy.version模块中，包含了版本、发布时间、git提交日期等信息。我们可以使用以下代码来查询版本信息：

import numpy as np
print(np.version.version)
print(np.version.full_version)
print(np.version.release)
print(np.version.git_revision)
print(np.version.git_branch)
print(np.version.dirty)

这将输出NumPy库的版本信息以及其他相关信息。例如：

1.19.2
1.19.2
True
d1c4873f424a5469a3cc4c3346951b22e71f7953
master
False

其中，numpy.version.version和numpy.version.full_version分别表示NumPy库的版本号；numpy.version.release表示这是否为一个稳定版本；numpy.version.git_revision表示NumPy库的Git分支版本号；numpy.version.git_branch表示NumPy库所在的Git分支；numpy.version.dirty表示当前分支是否为修改后的版本。

3. 比较版本号

在程序开发中，我们有时需要比较两个版本号的大小，以便判断程序的兼容性。NumPy库提供了numpy.version.parse()方法，可以将版本号转换为可比较的格式。例如，我们可以使用以下代码比较两个版本号的大小：

import numpy as np

version1 = "1.18.1"
version2 = "1.19.2"

if np.version.parse(version1) < np.version.parse(version2):
    print(f"{version2} is newer than {version1}")
else:
    print(f"{version1} is newer than {version2}")

这将输出1.19.2 is newer than 1.18.1rrreee

Cela affichera le numéro de version NumPy actuellement utilisé, par exemple :

rrreee
2. Requête des informations sur la version NumPy

En plus d'interroger le numéro de version, nous pouvons également interroger des informations de version plus détaillées de la bibliothèque NumPy. Dans NumPy, les informations de version sont stockées dans le module numpy.version, y compris la version, l'heure de sortie, la date de soumission git et d'autres informations. Nous pouvons utiliser le code suivant pour interroger les informations de version :

rrreee

Cela affichera les informations de version de la bibliothèque NumPy et d'autres informations associées. Par exemple :

rrreee🎜 Parmi eux, numpy.version.version et numpy.version.full_version représentent respectivement le numéro de version de la bibliothèque NumPy numpy.version ; .release code> indique s'il s'agit d'une version stable ; numpy.version.git_revision indique le numéro de version de la branche Git de la bibliothèque NumPy ; numpy.version.git_branch ; > indique la branche Git où se trouve la bibliothèque NumPy ;numpy.version.dirty indique si la branche actuelle est une version modifiée. 🎜
🎜Comparer les numéros de version🎜🎜🎜Dans le développement de programmes, nous avons parfois besoin de comparer la taille de deux numéros de version afin de déterminer la compatibilité du programme. La bibliothèque NumPy fournit la méthode numpy.version.parse() pour convertir les numéros de version dans un format comparable. Par exemple, nous pouvons utiliser le code suivant pour comparer la taille de deux numéros de version : 🎜rrreee🎜 Cela affichera 1.19.2 est plus récent que 1.18.1, indiquant que le numéro de version 1.19.2 est plus récent que 1.18.1. 🎜🎜🎜Résumé🎜🎜🎜Dans le développement de programmes, NumPy est une bibliothèque de calcul scientifique très importante, et il est très important d'interroger et de comparer les numéros de version. Dans cet article, nous expliquons comment interroger le numéro de version NumPy, les informations de version et comparer la taille du numéro de version, ce qui peut nous aider à utiliser la bibliothèque NumPy correctement et efficacement. 🎜🎜Exemple de code : 🎜

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