NumPy迎规模最大版本更新,新增函数注释等功能,支持Python 3.7+

2021 年 2 月 4 日 机器之心

机器之心报道

编辑:陈萍、杜伟
NumPy 1.20.0 版本上线,最新亮点包括 NumPy 函数注释、为数组提供滑动窗口视图等。
作为 Python 语言的一个扩展程序库,NumPy 支持大量的维度数组与矩阵运算,也针对数组运算提供大量的数学函数库。自初代版本上线之后,NumPy 已经成为 Python 科学计算的扩展包。如今,在计算多维数组和大型数组方面,它是使用最广的。此外,它还提供多个函数,操作起数组来效率很高,还可用来实现高级数学运算。


近日,NumPy 迎来了更新。NumPy 官方表示,NumPy v1.20 是迄今为止规模最大的版本更新 ,共计 184 位开发者贡献了约 684 条 PR,新增了类型注释、滑动窗口视图等功能。


新版本支持 Python 3.7-3.9,但不支持 Python 3.6。主要亮点如下:

  • NumPy 函数注释;

  • 扩大 SIMD 使用范围,提升 ufuncs(Universal Functions)的执行速度;

  • 更改数据类型和强制转换实现的准备工作,以便为扩展数据类型提供更简单的途径;

  • 文档改进,包括大约 185 个 PR 合并;

  • 关于移除 Python 2.7 的进一步清理(cleanups), 这样可以提高代码的可读性并消除技术负担;

  • 对即将到来的 Cython 3.0 提供初步支持。


上线新函数

新发布的 NumPy 1.20.0 版本包括以下三大新函数:

(1)random.Generator 类有一个新函数 permuted。新函数与 shuffle 和 permutation 不同,给定轴索引的子数组会被换算。例如,现在可以对一个二维数组的行或列进行换算;

(2)sliding_window_view 为 numpy 数组提供了一个滑动窗口视图。numpy.lib.stride_tricks.sliding_window_view 在 numpy 数组上构造视图,提供对数组的滑动或移动窗口访问。这使得 running means 等某些算法可以简单实现。

>>> x = np.arange(6)
*>>>* ** x.shape
(6,)
*>>>* ** v = sliding_window_view(x, 3)
*>>>* ** v.shape
(43)
*>>>* ** v
array([[012],      
       [123],      
       [234],       
       [345]])

(3)一个面向用户(user-facing)的全新函数 numpy.broadcast_shapes。该函数可以从给定形状元组中通过 broadcasting 获得形状,其中 broadcasting 机制的功能是为了方便不同 shape 的 array 进行数学运算。

*>>>* np.broadcast_shapes((12), (31))
(32)
*>>>* np.broadcast_shapes(2, (31))
(32)
*>>>* np.broadcast_shapes((67), (561), (7,), (517))
(567)

弃用的功能

像 np.int 这类内置类型(builtin type)的别名已被弃用。在很长一段时间,np.int 是 int 的别名,但常常对新手造成困扰,这主要是历史原因造成的。

下表显示了已弃用别名的完整列表,其中第三列为备用 NumPy 名称。


此外,将 shape=None 传递给带有非可选参数 shape 的函数已被弃用,mode 和 searchside 的非精确匹配、numpy.dual 模块也都被弃用。

更多更新内容请参考:https://numpy.org/doc/1.20/release/1.20.0-notes.html#deprecations


2021年 2 月的第一周,机器之心将携手二十余位 AI 人耳熟能详的重磅嘉宾进行在线直播,通过圆桌探讨、趋势Talk,报告解读及案例分享等形式,为关注人工智能产业发展趋势的AI人解读技术演进趋势,共同探究产业发展脉络。连续七天,精彩不停。

添加机器之心Pro小助手(syncedai 或 syncedproii),备注「2021」,进群一起看直播。

登录查看更多
1

相关内容

专知会员服务
102+阅读 · 2021年5月19日
【干货书】Python参考手册,210页pdf
专知会员服务
63+阅读 · 2021年4月30日
专知会员服务
95+阅读 · 2020年12月19日
专知会员服务
79+阅读 · 2020年9月28日
最新《自动微分手册》77页pdf
专知会员服务
97+阅读 · 2020年6月6日
【实用书】Python技术手册,第三版767页pdf
专知会员服务
229+阅读 · 2020年5月21日
Python 3.8.0来了!
数据派THU
5+阅读 · 2019年10月22日
使用 Dask 在 Python 中进行并行计算 | Linux 中国
Linux中国
4+阅读 · 2019年4月18日
Python奇淫技巧,5个数据可视化工具
机器学习算法与Python学习
7+阅读 · 2019年4月12日
官方解读:TensorFlow 2.0 新的功能特性
云头条
3+阅读 · 2019年1月23日
Python3.8新特性概览
Python程序员
4+阅读 · 2018年12月8日
终于!TensorFlow引入了动态图机制Eager Execution
深度学习世界
5+阅读 · 2017年11月1日
学员笔记||Python数据分析之:numpy入门(一)
七月在线实验室
7+阅读 · 2017年9月28日
python pandas 数据处理
Python技术博文
3+阅读 · 2017年8月30日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月24日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月21日
Arxiv
9+阅读 · 2021年2月8日
Arxiv
15+阅读 · 2019年9月30日
Factor Graph Attention
Arxiv
6+阅读 · 2019年4月11日
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月8日
Arxiv
6+阅读 · 2018年1月14日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
102+阅读 · 2021年5月19日
【干货书】Python参考手册,210页pdf
专知会员服务
63+阅读 · 2021年4月30日
专知会员服务
95+阅读 · 2020年12月19日
专知会员服务
79+阅读 · 2020年9月28日
最新《自动微分手册》77页pdf
专知会员服务
97+阅读 · 2020年6月6日
【实用书】Python技术手册,第三版767页pdf
专知会员服务
229+阅读 · 2020年5月21日
相关资讯
Python 3.8.0来了!
数据派THU
5+阅读 · 2019年10月22日
使用 Dask 在 Python 中进行并行计算 | Linux 中国
Linux中国
4+阅读 · 2019年4月18日
Python奇淫技巧,5个数据可视化工具
机器学习算法与Python学习
7+阅读 · 2019年4月12日
官方解读:TensorFlow 2.0 新的功能特性
云头条
3+阅读 · 2019年1月23日
Python3.8新特性概览
Python程序员
4+阅读 · 2018年12月8日
终于!TensorFlow引入了动态图机制Eager Execution
深度学习世界
5+阅读 · 2017年11月1日
学员笔记||Python数据分析之:numpy入门(一)
七月在线实验室
7+阅读 · 2017年9月28日
python pandas 数据处理
Python技术博文
3+阅读 · 2017年8月30日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月24日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月21日
Arxiv
9+阅读 · 2021年2月8日
Arxiv
15+阅读 · 2019年9月30日
Factor Graph Attention
Arxiv
6+阅读 · 2019年4月11日
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月8日
Arxiv
6+阅读 · 2018年1月14日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员