NumPy 1.20.0 版本上線，最新亮點(diǎn)包括 NumPy 函數(shù)注釋、為數(shù)組提供滑動(dòng)窗口視圖等。
作為 Python 語(yǔ)言的一個(gè)擴(kuò)展程序庫(kù)，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(kù)。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(lái)效率很高，還可用來(lái)實(shí)現(xiàn)高級(jí)數(shù)學(xué)運(yùn)算。
近日，NumPy 迎來(lái)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(kāi)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(lái)的 Cython 3.0 提供初步支持。
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(wèn)。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(guò) 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)
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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