numpy是Python中非常常用的數學函式庫，廣泛應用於科學計算領域，支援大量的數值計算、線性代數、隨機數產生以及傅立葉變換等功能。而在使用numpy進行數學計算時，經常需要確定numpy的版本及其特性，針對不同版本的numpy進行不同的最佳化和演算法選擇。本文將介紹numpy版本查看的小技巧和竅門，以及如何透過偵測numpy的版本資訊來更好地使用numpy。
一、numpy版本的檢視方法
numpy中有很多內建的函數和屬性，可以用來取得numpy的版本資訊。以下將介紹幾種常用的查看numpy版本的方法。
numpy中有一個version屬性，可以用來獲取當前numpy版本的詳細信息，包括版本號、Git提交哈希值、編譯器資訊等。其程式碼範例如下：
import numpy as np print(np.version.version)
輸出結果如下所示：
1.20.1
除了version屬性外，numpy還提供了一個__version__屬性，其預設值為目前numpy版本的字串表示。此屬性也是numpy中判斷版本資訊的常用方式之一，其程式碼範例如下：
import numpy as np print(np.__version__)
輸出結果與上一個範例相同：
1.20.1
如果需要查看更詳細的numpy編譯和建置訊息，可以使用numpy.show_config函數。函數將顯示numpy在建置時所使用的各種編譯器、連結器和函式庫，包括C 編譯器、CBLAS函式庫、LAPACK函式庫等。它的程式碼範例如下：
import numpy as np np.show_config()
輸出結果如下所示：
blas_mkl_info:
libraries = ['mkl_rt']
library_dirs = ['C:/Program Files (x86)/Intel/oneAPI/mkl/2021.1.1/lib/intel64']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
include_dirs = ['C:/Program Files (x86)/Intel/oneAPI/mkl/2021.1.1/include']
blis_info:
NOT AVAILABLE
openblas_info:
NOT AVAILABLE
lapack_mkl_info:
libraries = ['mkl_rt']
library_dirs = ['C:/Program Files (x86)/Intel/oneAPI/mkl/2021.1.1/lib/intel64']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
include_dirs = ['C:/Program Files (x86)/Intel/oneAPI/mkl/2021.1.1/include']
lapack_opt_info:
libraries = ['mkl_rt']
library_dirs = ['C:/Program Files (x86)/Intel/oneAPI/mkl/2021.1.1/lib/intel64']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
include_dirs = ['C:/Program Files (x86)/Intel/oneAPI/mkl/2021.1.1/include']
lapack_info:
libraries = ['mkl_rt']
library_dirs = ['C:/Program Files (x86)/Intel/oneAPI/mkl/2021.1.1/lib/intel64']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
include_dirs = ['C:/Program Files (x86)/Intel/oneAPI/mkl/2021.1.1/include']
mkl_info:
libraries = ['mkl_rt']
library_dirs = ['C:/Program Files (x86)/Intel/oneAPI/mkl/2021.1.1/lib/intel64']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
include_dirs = ['C:/Program Files (x86)/Intel/oneAPI/mkl/2021.1.1/include']
blas_opt_info:
libraries = ['mkl_rt']
library_dirs = ['C:/Program Files (x86)/Intel/oneAPI/mkl/2021.1.1/lib/intel64']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
include_dirs = ['C:/Program Files (x86)/Intel/oneAPI/mkl/2021.1.1/include']
...（输出结果省略）透過以上三個方法可以查看numpy的具體版本和編譯訊息，弄清楚numpy的版本對於針對不同的專案對應的numpy版本，以及選取適當的numpy演算法和方法，都具有重要的意義。
二、numpy版本資訊的應用
在明確了numpy的版本資訊後，在使用numpy時，可以針對不同的版本選取合適的演算法和方法，以達到最優的優化效果和效能提升。例如，在1.20以上版本的numpy中，可以使用更高層級的函數來自動處理NaN值，避免程式執行時出現異常，同時使用了一些高效優化的演算法，效能也得到了很大的提升。而在低版本的numpy中，可能需要手動處理NaN值和異常情況，使用一些簡單的演算法，來提高程式的穩定性和效能。
下面是一個簡單的範例，說明如何使用numpy版本資訊來選取最優的演算法。
假設我們需要計算一個10000×10000的矩陣的乘積，我們可以對這個任務進行兩種方法的計算。一種方法是使用numpy.dot()函數，該函數透過呼叫BLAS庫中的dgemm子程式來計算兩個矩陣的點積，同時也支援多線程和向量化計算，計算速度非常快。另一種方法是使用numpy.multiply()函數對兩個矩陣分別逐元素相乘，然後將結果求和得到點積，方法的實作比較簡單，但是效能較差。
以下程式碼比較了兩個演算法的計算時間：
import numpy as np
import time
A = np.random.rand(10000, 10000)
B = np.random.rand(10000, 10000)
# 方法1：使用numpy.dot函数
start_time = time.time()
C = np.dot(A, B)
end_time = time.time()
print("方法1计算时间：", end_time - start_time)
# 方法2：使用numpy.multiply函数
start_time = time.time()
C = np.multiply(A, B).sum()
end_time = time.time()
print("方法2计算时间：", end_time - start_time)輸出結果如下：
方法1计算时间： 3.94059681892395 方法2计算时间： 9.166156768798828
可以看到，使用numpy.dot()的計算速度幾乎是使用numpy.multiply()的2.5倍，由此可以得出結論：在numpy版本相容的情況下，應該優先選擇numpy.dot()演算法，以獲得更好的性能和更短的計算時間。
結語
本文介紹了numpy版本檢視的幾種方法，同時針對不同的numpy版本，介紹了不同的演算法和方法的應用。在實際numpy開發中，了解numpy版本的特性和效能，掌握numpy的版本檢視技巧非常有必要，可以為更好的numpy應用和開發奠定堅實的基礎。
以上是numpy版本查看的小技巧和竅門的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
