NumPy迎規(guī)模最大版本更新,支持Python 3.7+

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作為 Python 語言的一個(gè)擴(kuò)展程序庫，NumPy 支持大量的維度數(shù)組與矩陣運(yùn)算，也針對(duì)數(shù)組運(yùn)算提供大量的數(shù)學(xué)函數(shù)庫。自初代版本上線之后，NumPy 已經(jīng)成為 Python 科學(xué)計(jì)算的擴(kuò)展包。如今，在計(jì)算多維數(shù)組和大型數(shù)組方面，它是使用最廣的。此外，它還提供多個(gè)函數(shù)，操作起數(shù)組來效率很高，還可用來實(shí)現(xiàn)高級(jí)數(shù)學(xué)運(yùn)算。

近日，NumPy 迎來了更新。NumPy 官方表示，NumPy v1.20 是迄今為止規(guī)模最大的版本更新 ，共計(jì) 184 位開發(fā)者貢獻(xiàn)了約 684 條 PR，新增了類型注釋、滑動(dòng)窗口視圖等功能。

新版本支持 Python 3.7-3.9，但不支持 Python 3.6。主要亮點(diǎn)如下：

• NumPy 函數(shù)注釋；

• 擴(kuò)大 SIMD 使用范圍，提升 ufuncs（Universal Functions）的執(zhí)行速度；

• 更改數(shù)據(jù)類型和強(qiáng)制轉(zhuǎn)換實(shí)現(xiàn)的準(zhǔn)備工作，以便為擴(kuò)展數(shù)據(jù)類型提供更簡(jiǎn)單的途徑；

• 文檔改進(jìn)，包括大約 185 個(gè) PR 合并；

• 關(guān)于移除 Python 2.7 的進(jìn)一步清理（cleanups）， 這樣可以提高代碼的可讀性并消除技術(shù)負(fù)擔(dān)；

• 對(duì)即將到來的 Cython 3.0 提供初步支持。

上線新函數(shù)

新發(fā)布的 NumPy 1.20.0 版本包括以下三大新函數(shù)：

（1）random.Generator 類有一個(gè)新函數(shù) permuted。新函數(shù)與 shuffle 和 permutation 不同，給定軸索引的子數(shù)組會(huì)被換算。例如，現(xiàn)在可以對(duì)一個(gè)二維數(shù)組的行或列進(jìn)行換算；

（2）sliding_window_view 為 numpy 數(shù)組提供了一個(gè)滑動(dòng)窗口視圖。numpy.lib.stride_tricks.sliding_window_view 在 numpy 數(shù)組上構(gòu)造視圖，提供對(duì)數(shù)組的滑動(dòng)或移動(dòng)窗口訪問。這使得 running means 等某些算法可以簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)。

>>> x = np.arange(6)
*>>>* ** x.shape
(6,)
*>>>* ** v = sliding_window_view(x, 3)
*>>>* ** v.shape
(4, 3)
*>>>* ** v
array([[0, 1, 2],      
       [1, 2, 3],      
       [2, 3, 4],       
       [3, 4, 5]])

（3）一個(gè)面向用戶（user-facing）的全新函數(shù) numpy.broadcast_shapes。該函數(shù)可以從給定形狀元組中通過 broadcasting 獲得形狀，其中 broadcasting 機(jī)制的功能是為了方便不同 shape 的 array 進(jìn)行數(shù)學(xué)運(yùn)算。

*>>>* np.broadcast_shapes((1, 2), (3, 1))
(3, 2)
*>>>* np.broadcast_shapes(2, (3, 1))
(3, 2)
*>>>* np.broadcast_shapes((6, 7), (5, 6, 1), (7,), (5, 1, 7))
(5, 6, 7)

棄用的功能

像 np.int 這類內(nèi)置類型（builtin type）的別名已被棄用。在很長(zhǎng)一段時(shí)間，np.int 是 int 的別名，但常常對(duì)新手造成困擾，這主要是歷史原因造成的。

下表顯示了已棄用別名的完整列表，其中第三列為備用 NumPy 名稱。

此外，將 shape=None 傳遞給帶有非可選參數(shù) shape 的函數(shù)已被棄用，mode 和 searchside 的非精確匹配、numpy.dual 模塊也都被棄用。

更多更新內(nèi)容請(qǐng)參考：https://numpy.org/doc/1.20/release/1.20.0-notes.html#deprecations

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