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:
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:
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:
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!