Numpy 버전 반복 가이드
이전 버전에서 새 버전으로: Numpy 버전 업데이트 가이드
1. 소개
Numpy는 Python에서 가장 일반적으로 사용되는 수학 라이브러리 중 하나이며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기계 학습 분야에서 널리 사용됩니다. Numpy는 효율적인 배열 작업과 수학 함수를 제공하여 대규모 데이터 세트를 보다 효율적이고 쉽게 처리할 수 있도록 해줍니다.
Numpy는 처음 출시되었을 때 많은 강력한 기능을 가지고 있었지만 시간이 지남에 따라 Numpy는 개발자와 사용자의 피드백을 기반으로 계속해서 버전 업데이트와 기능 개선을 거쳤습니다. 각각의 새 버전은 몇 가지 새로운 기능과 개선 사항을 제공하며 이전 버전과 호환되지 않는 일부 변경 사항도 도입할 수 있습니다.
이 글에서는 Numpy를 이전 버전에서 새 버전으로 사용하는 사용자를 위한 버전 업데이트 안내를 제공합니다. 우리는 Numpy의 이전 버전에 중요한 업데이트를 차례로 소개하고 독자가 Numpy의 새 버전을 더 잘 이해하고 적응할 수 있도록 구체적인 코드 예제를 제공할 것입니다.
2. 버전 업데이트 가이드
- Numpy 1.14 업데이트 가이드:
Numpy 1.14 버전에는 몇 가지 새로운 기능과 최적화가 도입되었으며, 가장 중요한 변화는 새로운 배열 채우기 방법인fill
Method가 도입되었다는 것입니다. 이 방법을 사용하면 지정된 값으로 배열을 채울 수 있어 매우 편리합니다.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.]]
- 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]]
- 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]]
- 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
import numpy as np arr = np.array(['2000-01-01', '2000-01-02', '2000-01-03'], dtype='datetime64') result = np.isnat(arr) print(result)
[False False False]
- Numpy 1.15 업데이트 가이드:
Numpy 1.15 버전은 주로 다차원 배열의 일부 작업을 개선합니다. 중요한 변경 사항 중 하나는 텐서 계산 및 행렬 곱셈과 같은 작업을 수행하는 데 사용할 수 있는 einsum
함수의 도입입니다. 또한 numpy.core._Exceptions.VisibleDeprecationWarning
경고가 도입되었으며 이는 다음 몇 가지 릴리스에서 기본 동작이 될 것입니다.
코드 예:
rrreee출력:
rrreee- 🎜Numpy 1.16 업데이트 가이드: 🎜Numpy 1.16 버전에는
stack
, hstack 및 vstack
은 여러 차원의 여러 배열을 쌓는 데 사용됩니다. 또한 배열의 데이터 유형을 지정하기 위해 dtype
매개변수도 도입되었습니다. 🎜🎜🎜코드 예: 🎜rrreee🎜출력: 🎜rrreee- 🎜Numpy 1.17 업데이트 가이드: 🎜Numpy 버전 1.17에는 여러 가지 새로운 기능과 최적화가 도입되었으며, 그 중 가장 중요한 것은 isat 함수는 날짜가 유효하지 않은 날짜(NaT)인지 확인하는 데 사용됩니다. 또한 더 많은 분포 기능과 효율적인 난수 생성을 포함하여 난수 생성기에 대한 지원이 향상되었습니다. 🎜🎜🎜코드 예: 🎜rrreee🎜출력: 🎜rrreee🎜 3. 요약🎜이 글에서는 몇 가지 중요한 기능과 개선 사항에 초점을 맞춰 Numpy의 버전 업데이트를 소개합니다. 이 기사를 읽으면 독자는 각 Numpy 버전의 중요한 변경 사항에 대해 배우고 특정 코드 예제를 통해 Numpy의 새 버전을 빠르게 시작하고 적응할 수 있습니다. 🎜🎜애플리케이션이나 프로젝트를 최신 버전의 Numpy로 업그레이드하는 경우 업그레이드하기 전에 해당 버전 업데이트 가이드와 문서를 주의 깊게 읽어 코드가 새 버전과 호환되고 제대로 실행될 수 있는지 확인하는 것이 좋습니다. 🎜🎜Numpy를 사용하여 더 나은 결과를 얻으시기 바랍니다! 🎜
위 내용은 Numpy 버전 반복 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
