데이터 과학, 머신러닝, 딥러닝 등 분야의 급속한 발전으로 Python은 데이터 분석 및 모델링을 위한 주류 언어가 되었습니다. Python에서 NumPy(Numerical Python의 약어)는 효율적인 다차원 배열 객체 세트를 제공하고 pandas, SciPy 및 scikit-learn과 같은 다른 많은 라이브러리의 기초이기 때문에 매우 중요한 라이브러리입니다.
NumPy를 사용하는 과정에서 버전 간 호환성 문제가 발생할 수 있습니다. 그러면 NumPy 버전을 어떻게 선택해야 할까요?
현재 NumPy의 가장 안정적인 버전은 1.20.3이지만, 1.16.x, 1.17.x, 1.19.x 등 이전 버전을 사용하는 사람들도 많습니다. 이 버전 간의 주요 차이점은 무엇입니까?
NumPy 공식 웹사이트에서 버전별 변경 로그를 확인할 수 있습니다. 버전 1.19.0을 예로 들면 다음 업데이트를 볼 수 있습니다.
각 버전은 기본적으로 새로운 기능을 도입하고 일부 최적화 및 개선을 수행하며 일부 오래된 콘텐츠를 제거하는 것을 볼 수 있습니다.
버전별 업데이트를 이해한 후 다시 생각해 보겠습니다. 왜 NumPy 버전을 업그레이드해야 할까요?
첫째, 새 버전은 일반적으로 일부 알려진 문제나 결함을 수정합니다. 이전 버전에서 심각한 문제가 발생하고 새 버전에서 이러한 문제가 해결된 경우 새 버전으로 업그레이드해야 합니다.
두 번째, 새 버전에는 일반적으로 몇 가지 새로운 기능이나 모듈이 추가됩니다. 이러한 기능은 더욱 강력하고 효율적이며 사용하기 쉽고 우리의 요구 사항을 더 잘 충족할 수 있습니다.
셋째, 새 버전에는 일반적으로 일부 성능 최적화가 있습니다. 이러한 최적화를 통해 NumPy 라이브러리가 더 빨라지고 더 빠른 계산이 가능해집니다.
그러나 새 버전으로 업그레이드하면 부작용이 발생할 수도 있습니다. 이전 버전에서는 코드가 제대로 실행되었지만 최신 버전에서는 일부 호환성 문제가 있는 경우 코드가 제대로 실행되지 않을 수 있습니다.
새 버전의 NumPy로 업그레이드하기로 결정한 경우 다음 단계에 주의해야 합니다.
NumPy를 업그레이드하기 전에 먼저 이전 코드를 확인하는 것이 가장 좋습니다. 코드가 새 버전과 호환되는지 여부입니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.
import numpy as np a = np.arange(5) print(a)
버전 1.16.x 이하를 사용하는 경우 출력은 array([0, 1, 2, 3, 4])여야 합니다. 그러나 1.17.x 이상에서는 기본적으로 배열이 보다 간결한 형식인 [0 1 2 3 4]를 사용하여 표시됩니다. 코드가 배열 요소 인쇄에 의존하는 경우 이에 따라 코드를 변경해야 할 수도 있습니다.
다음으로 pip와 같은 패키지 관리자를 통해 NumPy를 업그레이드할 수 있습니다. 1.20으로 업그레이드하세요. 예를 들어 일부 이전 API가 제거되거나 새 API로 대체되었거나 일부 매개변수의 기본값이 변경되었을 수 있습니다. NumPy의 공식 문서를 확인하면 이러한 변경 사항을 이해하고 적시에 해당 수정을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다.
NumPy는 데이터 과학 및 기계 학습과 같은 분야에서 매우 중요한 Python 라이브러리입니다. 데이터 분석 및 학습을 올바르게 구현하려면 올바른 버전을 선택하는 것이 필수적입니다. NumPy 버전을 선택할 때 서로 다른 버전 간의 호환성 문제는 물론 새 버전의 새로운 기능, 성능 최적화 및 수정 사항을 이해해야 합니다.
위 내용은 Numpy 버전 선택 가이드: 왜 업그레이드해야 할까요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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