프로젝트를 최신 numpy 버전으로 성공적으로 마이그레이션하는 방법

과학 컴퓨팅 분야의 지속적인 발전과 함께 Python에서 가장 중요한 과학 컴퓨팅 라이브러리 중 하나인 numpy도 지속적으로 업데이트되고 반복됩니다. 각각의 새로운 numpy 버전은 더 실용적인 기능과 더 효율적인 성능을 제공하므로 프로젝트를 최신 버전의 numpy로 마이그레이션해야 하는 경우가 많습니다. 이 기사에서는 프로젝트를 최신 버전의 numpy로 원활하게 마이그레이션하는 방법에 대해 논의하고 독자의 이해를 돕기 위해 몇 가지 구체적인 코드 예제를 제공할 것입니다.

1. 먼저 numpy의 버전 변경을 이해하세요

numpy의 버전 변경은 무작위가 아닙니다. 새로운 버전마다 새로운 기능이 추가되고, 이전 문제가 수정되고, 성능이 향상됩니다. 따라서 마이그레이션을 시작하기 전에 먼저 사용 중인 numpy 버전과 대상 버전의 차이점을 이해해야 합니다. 이러한 차이점은 후속 코드 수정 작업에 영향을 미칠 수 있습니다.

현재 numpy의 최신 버전은 1.20.2입니다. 버전 1.16과 비교하여 다음과 같은 주요 변경 사항이 있습니다.

• 희소 행렬, 푸리에 변환 및 선형 대수와 같은 새로운 기능이 추가되었습니다.
• scipy.misc.face 함수 등과 같은 일부 오래된 함수나 API를 제거했습니다.
• np.in1d, np.isin 함수 등과 같은 특정 작업의 성능을 최적화했습니다.

2. 자신의 코드를 분석하고 수정하세요

numpy 버전 변경 사항을 이해한 후에는 코드를 분석하여 새 버전에서 수정해야 할 사항이 있는지 확인해야 합니다. 주요 수정 사항은 다음과 같습니다.

• 일부 API 또는 기능은 새 버전에서 제거되므로 교체하거나 제거해야 합니다.
• 새로운 기능이나 기능은 이전 버전에서 사용할 수 없으므로 추가해야 합니다.
• 일부 매개변수 또는 반환 값의 유형이나 형식이 변경되어 수정이 필요합니다.

예를 들어 우리 프로젝트가 np.info 함수를 사용하고 일부 scipy.misc.face API를 호출한다고 가정하면 버전 1.20으로 마이그레이션할 때 다음과 같이 수정해야 합니다.

1. np.info 함수는 다음과 같습니다. 현재 사용되는 numpy 버전을 보려면 np.__version__ 함수로 대체되었습니다.
2. scipy.misc.face 함수를 skimage.data.face 함수로 바꾸세요. scipy.misc.face 기능은 새 버전에서 제거되었습니다.

또 주의할 점은 유형이나 형식의 변경입니다. 예를 들어, np.mean 함수의 반환 값 유형이 버전 1.20에서 부동 소수점 유형에서 정수 유형으로 변경되었습니다. 따라서 버전 1.20으로 마이그레이션할 때 부동 소수점 계산을 위해 np.mean 함수의 반환 값을 사용해야 하는 경우 캐스트를 수행해야 합니다.

다음은 구체적인 수정 예입니다.

import numpy as np
from skimage.io import imshow
from skimage.data import face

img = face(gray=True)
mean_value = np.mean(img) # 이전 버전은 부동 소수점 유형을 반환합니다
new_img = img -mean_value.astype('int16') # numpy 1.20은 형 변환이 필요한 정수 유형을 반환합니다

imshow(new_img)

3. 단위 테스트를 수행합니다

. 마이그레이션이 완료된 후에는 마이그레이션된 프로젝트가 정상적으로 실행되고 프로젝트의 다른 기능에 영향을 미치지 않는지 확인하기 위해 단위 테스트를 수행해야 합니다. 단위 테스트를 통해 잠재적인 문제를 신속하게 발견하고 제때에 해결할 수 있습니다.

다음은 단위 테스트의 예입니다.

import numpy as np
def test_numpy_version():

assert np.__version__ == '1.20.2', "numpy版本错误"

def test_scipy_face():

from skimage.data import face
from skimage.io import imshow

img = face(gray=True)
imshow(img)

def test_numpy_mean():

from skimage.data import face
from skimage.io import imshow

img = face(gray=True)
mean_value = np.mean(img) 
new_img = img - mean_value.astype('int16') 
assert new_img.dtype == 'int16', "强制类型转换失败"
imshow(new_img)

위의 단위 테스트를 통해 우리는 마이그레이션이 원활하게 진행되는지 확인하고 프로젝트 내 numpy 관련 기능이 정상적으로 실행되는지 확인할 수 있습니다.

결론

이 기사에서는 독자들에게 도움이 되기를 바라며 numpy를 성공적으로 마이그레이션하는 방법에 대한 몇 가지 방법과 팁을 제공하고 몇 가지 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 마이그레이션 시에는 먼저 numpy 버전 변경 사항을 이해하고, 자체 코드를 분석하여 수정한 후, 단위 테스트를 수행하여 원활한 프로젝트 마이그레이션과 안정적인 운영을 보장해야 합니다.

위 내용은 프로젝트를 최신 numpy 버전으로 성공적으로 마이그레이션하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!