


Bagaimana untuk berjaya memindahkan projek ke versi numpy terkini
Dengan perkembangan berterusan bidang pengkomputeran saintifik, numpy, sebagai salah satu perpustakaan pengkomputeran saintifik yang paling penting dalam Python, juga sentiasa dikemas kini dan diulang. Setiap versi baharu numpy membawa lebih banyak fungsi praktikal dan prestasi yang lebih cekap, jadi kami selalunya perlu memindahkan projek kami kepada versi terkini numpy. Dalam artikel ini, kami akan membincangkan cara memindahkan projek anda dengan lancar kepada versi numpy terkini, dan kami akan menyediakan beberapa contoh kod khusus untuk memudahkan pemahaman pembaca.
1 Mula-mula fahami perubahan versi numpy
Perubahan versi numpy bukanlah secara rawak. Oleh itu, sebelum memulakan pemindahan, kita perlu terlebih dahulu memahami perbezaan antara versi numpy yang kami gunakan dan versi sasaran Perbezaan ini mungkin menjejaskan kerja pengubahsuaian kod kami yang seterusnya.
Pada masa ini, versi terkini numpy ialah 1.20.2 Berbanding dengan versi 1.16, terdapat perubahan besar berikut:
- Fungsi baharu seperti matriks jarang, transformasi Fourier dan algebra linear telah ditambah.
- Mengalih keluar beberapa fungsi atau API lapuk, seperti fungsi scipy.misc.face, dsb.
- Mengoptimumkan prestasi operasi tertentu, seperti fungsi np.in1d, np.isin, dsb.
2. Analisis kod anda sendiri dan buat pengubahsuaian
Selepas memahami perubahan versi numpy, kami perlu menganalisis kod kami sendiri untuk melihat sama ada terdapat apa-apa yang perlu diubah suai dalam versi baharu. Perkara utama pengubahsuaian mungkin seperti berikut:
- Sesetengah API atau fungsi dialih keluar dalam versi baharu dan perlu diganti atau dihapuskan.
- Fungsi atau ciri baharu tidak tersedia dalam versi lama dan perlu ditambah.
- Jenis atau format beberapa parameter atau nilai pulangan telah berubah dan perlu diubah suai.
Sebagai contoh, dengan mengandaikan bahawa projek kami menggunakan fungsi np.info dan memanggil beberapa API scipy.misc.face, maka apabila berhijrah ke versi 1.20, kami perlu membuat pengubahsuaian berikut:
- Fungsi np.info ialah digantikan dengan fungsi np.__version__ untuk melihat versi numpy yang sedang digunakan.
- Ganti fungsi scipy.misc.face dengan fungsi skimage.data.face. Fungsi scipy.misc.face telah dialih keluar dalam versi baharu.
Satu lagi perkara yang perlu diberi perhatian ialah perubahan dalam jenis atau format. Contohnya, jenis nilai pulangan bagi fungsi np.mean telah berubah dalam versi 1.20, daripada jenis titik terapung kepada jenis integer. Oleh itu, apabila berhijrah ke versi 1.20, jika kita perlu menggunakan nilai pulangan fungsi np.mean untuk pengiraan titik terapung, kita perlu melakukan cast.
Berikut ialah contoh khusus pengubahsuaian:
import numpy sebagai np
dari skimage.io import imshow
dari skimage.data import face
img = face(gray=True)
mean_value = np.mean(img) # Versi lama mengembalikan jenis titik terapung
new_img = img - mean_value.astype('int16') # numpy 1.20 mengembalikan jenis integer, yang memerlukan penukaran jenis cast
imshow(new_img)
3 Selepas pemindahan selesai, Kami perlu melakukan ujian unit untuk memastikan projek yang dipindahkan berjalan seperti biasa dan tidak menjejaskan fungsi lain dalam projek. Ujian unit boleh membantu kami menemui potensi masalah dengan cepat supaya kami dapat menyelesaikannya tepat pada masanya. Berikut ialah contoh ujian unit: import numpy sebagai npdef test_numpy_version():
assert np.__version__ == '1.20.2', "numpy版本错误"
from skimage.data import face from skimage.io import imshow img = face(gray=True) imshow(img)
,Withreee
di atas boleh Mengesahkan sama ada migrasi adalah lancar dan memastikan bahawa fungsi berkaitan numpy dalam projek berjalan seperti biasa. KesimpulanArtikel ini menyediakan beberapa kaedah dan petua tentang cara untuk berjaya memindahkan numpy, dan memberikan beberapa contoh kod khusus, dengan harapan dapat membantu pembaca. Apabila berhijrah, kami perlu terlebih dahulu memahami perubahan versi numpy, menganalisis kod kami sendiri dan membuat pengubahsuaian, dan menjalankan ujian unit untuk memastikan pemindahan projek yang lancar dan operasi yang stabil.Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk berjaya memindahkan projek ke versi numpy terkini. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Numpy ialah perpustakaan matematik penting dalam Python Ia menyediakan operasi tatasusunan yang cekap dan fungsi pengiraan saintifik dan digunakan secara meluas dalam analisis data, pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam dan bidang lain. Apabila menggunakan numpy, kita selalunya perlu menyemak nombor versi numpy untuk menentukan fungsi yang disokong oleh persekitaran semasa. Artikel ini akan memperkenalkan cara menyemak versi numpy dengan cepat dan memberikan contoh kod khusus. Kaedah 1: Gunakan atribut __version__ yang disertakan dengan numpy Modul numpy disertakan dengan __.

1. Buka aplikasi WeChat pada peranti lama, klik [Saya] di penjuru kanan sebelah bawah, pilih fungsi [Settings] dan klik [Chat]. 2. Pilih [Chat History Migration and Backup], klik [Migrate], dan pilih platform yang anda ingin pindahkan peranti. 3. Klik [Pilih sembang untuk dipindahkan], klik [Pilih semua] di penjuru kiri sebelah bawah, atau pilih rekod sembang sendiri. 4. Selepas memilih, klik [Mula] di sudut kanan bawah untuk log masuk ke akaun WeChat ini menggunakan peranti baharu. 5. Kemudian imbas kod QR untuk mula memindahkan rekod sembang Pengguna hanya perlu menunggu pemindahan selesai.

Cara menaik taraf versi numpy: Tutorial yang mudah diikuti, memerlukan contoh kod konkrit Pengenalan: NumPy ialah perpustakaan Python penting yang digunakan untuk pengkomputeran saintifik. Ia menyediakan objek tatasusunan berbilang dimensi yang berkuasa dan satu siri fungsi berkaitan yang boleh digunakan untuk melaksanakan operasi berangka yang cekap. Apabila versi baharu dikeluarkan, ciri yang lebih baharu dan pembetulan pepijat sentiasa tersedia kepada kami. Artikel ini akan menerangkan cara untuk menaik taraf pustaka NumPy anda yang dipasang untuk mendapatkan ciri terkini dan menyelesaikan isu yang diketahui. Langkah 1: Semak versi NumPy semasa pada permulaan

Ajar anda langkah demi langkah untuk memasang NumPy dalam PyCharm dan menggunakan sepenuhnya fungsinya yang berkuasa: NumPy ialah salah satu perpustakaan asas untuk pengkomputeran saintifik dalam Python Ia menyediakan objek tatasusunan berbilang dimensi berprestasi tinggi dan pelbagai fungsi yang diperlukan untuk melaksanakan operasi asas pada fungsi tatasusunan. Ia merupakan bahagian penting dalam kebanyakan projek sains data dan pembelajaran mesin. Artikel ini akan memperkenalkan anda kepada cara memasang NumPy dalam PyCharm, dan menunjukkan ciri hebatnya melalui contoh kod tertentu. Langkah 1: Pasang PyCharm Pertama, kami

Dengan perkembangan pesat bidang seperti sains data, pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, Python telah menjadi bahasa arus perdana untuk analisis dan pemodelan data. Dalam Python, NumPy (singkatan untuk NumericalPython) ialah perpustakaan yang sangat penting kerana ia menyediakan satu set objek tatasusunan berbilang dimensi yang cekap dan merupakan asas untuk banyak perpustakaan lain seperti panda, SciPy dan scikit-learn. Dalam proses menggunakan NumPy, anda mungkin menghadapi masalah keserasian antara versi yang berbeza, kemudian

Rahsia cara menyahpasang perpustakaan NumPy dengan cepat didedahkan Contoh kod khusus NumPy ialah perpustakaan pengkomputeran saintifik Python yang digunakan secara meluas dalam bidang seperti analisis data, pengkomputeran saintifik dan pembelajaran mesin. Walau bagaimanapun, kadangkala kami mungkin perlu menyahpasang pustaka NumPy, sama ada untuk mengemas kini versi atau atas sebab lain. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa kaedah untuk menyahpasang perpustakaan NumPy dengan cepat dan memberikan contoh kod khusus. Kaedah 1: Gunakan pip untuk menyahpasang pip ialah alat pengurusan pakej Python yang boleh digunakan untuk memasang, menaik taraf dan

Panduan pemasangan Numpy: Satu artikel untuk menyelesaikan masalah pemasangan, memerlukan contoh kod khusus Pengenalan: Numpy ialah perpustakaan pengkomputeran saintifik yang berkuasa dalam Python Ia menyediakan objek dan alatan tatasusunan berbilang dimensi yang cekap untuk mengendalikan data tatasusunan. Walau bagaimanapun, untuk pemula, memasang Numpy boleh menyebabkan kekeliruan. Artikel ini akan memberikan anda panduan pemasangan Numpy untuk membantu anda menyelesaikan masalah pemasangan dengan cepat. 1. Pasang persekitaran Python: Sebelum memasang Numpy, anda perlu terlebih dahulu memastikan bahawa Py telah dipasang.

Penjelasan terperinci tentang kaedah operasi penghirisan numpy dan panduan aplikasi praktikal Pengenalan: Numpy ialah salah satu perpustakaan pengkomputeran saintifik yang paling popular dalam Python, menyediakan fungsi operasi tatasusunan yang berkuasa. Antaranya, operasi menghiris adalah salah satu fungsi yang biasa digunakan dan berkuasa dalam numpy. Artikel ini akan memperkenalkan kaedah operasi penghirisan secara numpy secara terperinci, dan menunjukkan penggunaan khusus operasi penghirisan melalui panduan aplikasi praktikal. 1. Pengenalan kepada kaedah operasi penghirisan numpy Operasi penghirisan numpy merujuk kepada mendapatkan subset tatasusunan dengan menentukan selang indeks. Bentuk asasnya ialah:
