È stata da poco rilasciata l’ultima in NumPy, il Python per di più pratico come tutte quelle applicazioni hanno a disbrigare da il valutazione .
La 1.20 introduce diverse cambiamento: nel contorno cercheremo in ricapitolare quelle per di più significative.
Tipizzazione: numpy.typing
NumPy 1.20 introduce un in buono stato sottomodulo chiamato numpy.typing, permetterà agli sviluppatori una superiore adattabilità nella direzione dei tipi, riconoscenza all’immissione in nuovi alias e alle paio classi ArrayLike e DtypeLike. Va adagio, , questo è nuovamente con tappa in incremento, ed è plausibile pretendere qualche a germe delle function annotations, su cui il team in incremento è ancora all’atto.
A a tutto andare ciò si aggiunge anche se un collocamento scettico mirato a agevolare il criterio in ampiezza dei dtypes e le relative operazioni in casting.
Risultato
Anche se le ottimizzazioni mirate a costringere la rapidità in uccisione sono state significative, da un superiore rituale in regole SIMD come ottimizzare l’trattamento in dati multipli con comparazione. Ciò dovrebbe allungare il passo l’uccisione in molte funzioni comuni, lasciare un rituale per di più ampio in alcune praticità in moderne su hardware svariati.
Altre cambiamento
A causa di NumPy 1.20, le funzioni mean, std e var sono state modificate come ammettere un in buono stato pretesto: la in una parola risoluzione where. L’rituale in quest’fino all’ultimo regola permetterà in regolare l’perimetro in funzione in queste funzioni, ogni volta che loro sono applicate ad oggetti numpy.ndarray, specificando criteri in discriminazione. Il regola where è oltre a questo incline come le funzioni any e all.
Altri migliorie la minor cosa consistenti includono certi perfezionamenti nelle espressioni matematiche polinomiali, a tutti i tipi definiti nel numpy.polynomial. È potenza oltre a questo perfezionato l’output in array e oggetti collegamento la revisioni dei molti metodi __repr__.
Retrocompatibilità e API C
Le cambiamento in NumPy 1.20 riguardano anche se utenti sfruttano le API C, dal istante la macroistruzione PyArray_DescrCheck è stata modificata con piglio significativa. Ciò vuol replicare il regolamento compilato da le versioni precedenti dell’API sarà da la notizia . La documentazione fornisce un “workaround” come opporsi a questo vicissitudine: sarà inglobare manualmente la macroistruzione, sostituendola alla notizia conclusione.
Un’altra forza principio in errori dovuta alle modifiche della notizia in NumPy consiste nella alterazione delle dimensioni delle strutture PyArrayObject e PyVoidScalarObject. Chi utilizza tali strutture dovrà indi dominare la documentazione come assodare con il regolamento deve succedere al corrente, come scansare errori se no brutte sorprese.
Finalmente, è opera meritoria marcare appena che NumPy 1.20 funzionerà da Python 3.6, dal istante le versioni supportate sono quelle vanno dalla 3.7 alla 3.9. Vi sono anche se molteplici costrutti considerati deprecati, appena che l’rituale in alias come i tipi built-in, se no il mutamento in shape = None alle funzioni richiedono il parametri shape. Antenati dettagli sulla notizia possono succedere trovati nella documentazione ufficiale del progetto.
Provenienza: NumPy.org