NumPy 1.10.0 發行說明#

此版本支援 Python 2.6 - 2.7 和 3.2 - 3.5。

重點#

  • numpy.distutils 現在支援透過傳遞給 setup.py build 的 –parallel/-j 參數進行平行編譯

  • numpy.distutils 現在支援透過 site.cfg 進行額外的自訂，以控制編譯參數，即執行階段函式庫、額外的連結/編譯旗標。

  • 新增 np.linalg.multi_dot：在單一函式呼叫中計算兩個或多個陣列的點積，同時自動選擇最快的評估順序。

  • 新函式 np.stack 提供了一個通用介面，用於沿著新軸連接陣列序列，補充了沿著現有軸連接的 np.concatenate。

  • 將 nanprod 新增到 nanfunctions 集合中。

  • 支援 Python 3.5 中的 ‘@’ 運算子。

已移除的支援#

  • 已移除 _dotblas 模組。 CBLAS 支援現在位於 Multiarray 中。

  • 已移除 testcalcs.py 檔案。

  • 已移除 polytemplate.py 檔案。

  • 已從 npy_3kcompat.h 中移除 npy_PyFile_Dup 和 npy_PyFile_DupClose。

  • 已從 numpy/distutils/exec_command.py 中移除 splitcmdline。

  • 已從 numpy/distutils/command/config.py 中移除 try_run 和 get_output。

  • 不再支援陣列列印的 a._format 屬性。

  • 從 np.genfromtxt 中移除關鍵字 skiprows 和 missing。

  • 從 np.correlate 中移除關鍵字 old_behavior。

未來變更#

  • 在像 arr1 == arr2 這樣的陣列比較中，許多涉及字串或結構化 dtype 的邊緣情況過去會傳回純量，現在會發出 FutureWarning 或 DeprecationWarning，未來將會變更為執行元素級比較或引發錯誤。

  • 在 np.lib.split 中，結果中的空陣列始終具有維度 (0,)，無論要分割的陣列的維度如何。 在 Numpy 1.11 中，此行為將會變更，以便保留維度。 自 Numpy 1.9 以來，針對此變更的 FutureWarning 一直存在，但由於錯誤，有時不會發出警告，並且已經保留了維度。

  • SafeEval 類別將在 Numpy 1.11 中移除。

  • alterdot 和 restoredot 函式將在 Numpy 1.11 中移除。

請參閱下文以瞭解有關這些變更的更多詳細資訊。

相容性注意事項#

預設轉換規則變更#

就地運算的預設轉換已變更為 'same_kind'。 例如，如果 n 是一個整數陣列，而 f 是一個浮點數陣列，則 n += f 將導致 TypeError，而在先前的 Numpy 版本中，浮點數將會靜默地轉換為整數。 在不太可能發生的情況下，範例程式碼不是實際的錯誤，可以透過將其重寫為 np.add(n, f, out=n, casting='unsafe') 來以向後相容的方式更新它。 舊的 'unsafe' 預設值自 Numpy 1.7 以來已棄用。

numpy 版本字串#

開發版本的 numpy 版本字串已從 x.y.z.dev-githash 變更為 x.y.z.dev0+githash（請注意 +），以符合 PEP 440。

放寬步幅檢查#

NPY_RELAXED_STRIDE_CHECKING 現在預設為 true。

更新：在 1.10.2 中，NPY_RELAXED_STRIDE_CHECKING 的預設值已變更為 false，以實現向後相容性。 在可以將其設為預設值之前，需要更多時間。 作為路線圖的一部分，還新增了對 f_contiguous 而非 c_contiguous 陣列的維度變更視圖的棄用。

沿著除 axis=0 之外的任何軸串連 1 維陣列會引發 IndexError#

自 NumPy 1.7 以來，使用 axis != 0 已引發 DeprecationWarning，現在會引發錯誤。

np.ravel、np.diagonal 和 np.diag 現在保留子類型#

x.ravel() 和 np.ravel(x) 以及 x.diagonal() 和 np.diagonal(x) 之間存在不一致的行為，方法保留子類型，而函式則不保留。 這已得到修正，並且函式現在的行為類似於方法，除了矩陣的情況外，都保留子類型。 為了向後相容性，矩陣是特殊情況，並且仍然像以前一樣傳回 1 維陣列。 如果您需要保留矩陣子類型，請使用方法而不是函式。

rollaxis 和 swapaxes 始終傳回視圖#

先前，除非軸順序沒有變更，否則會傳回視圖，在這種情況下，會傳回輸入陣列。 現在在所有情況下都會傳回視圖。

nonzero 現在傳回基本 ndarray#

先前，1 維輸入（傳回基本 ndarray）和更高維輸入（保留子類別）之間存在不一致。 行為已統一，並且傳回值現在將是基本 ndarray。 子類別仍然可以透過提供它們自己的 nonzero 方法來覆寫此行為。

C API#

swapaxes 的變更也適用於 PyArray_SwapAxes C 函式，該函式現在在所有情況下都傳回視圖。

nonzero 的變更也適用於 PyArray_Nonzero C 函式，該函式現在在所有情況下都傳回基本 ndarray。

dtype 結構 (PyArray_Descr) 在末尾有一個新成員來快取其雜湊值。 這不應影響任何編寫良好的應用程式。

串連函式 DeprecationWarning 的變更也會影響 PyArray_ConcatenateArrays，

recarray 欄位傳回類型#

先前，透過屬性和索引存取的 recarray 欄位的傳回類型不一致，並且字串類型的欄位會作為 chararray 傳回。 現在，透過屬性或索引存取的欄位將針對非結構化類型的欄位傳回 ndarray，而針對結構化類型的欄位傳回 recarray。 值得注意的是，這會影響包含空白字元的字串的 recarray，因為尾隨空白字元會從 chararray 中修剪掉，但在字串類型的 ndarray 中會保留。 此外，現在會繼承巢狀結構化欄位的 dtype.type。

recarray 視圖#

將 ndarray 視為 recarray 現在會自動將 dtype 轉換為 np.record。 請參閱新的記錄陣列文件。 此外，使用非結構化 dtype 查看 recarray 不再將結果的類型轉換為 ndarray - 結果將保持為 recarray。

ufunc 的 ‘out’ 關鍵字引數現在接受陣列元組#

當使用 ufunc 的 ‘out’ 關鍵字引數時，可以提供陣列元組，每個 ufunc 輸出一個。 對於具有單一輸出的 ufunc，單一陣列也是有效的 ‘out’ 關鍵字引數。 先前可以在 ‘out’ 關鍵字引數中提供單一陣列，並且它將用作具有多個輸出的 ufunc 的第一個輸出，現在已棄用，並且將導致 DeprecationWarning，並且未來會導致錯誤。

位元組陣列索引現在引發 IndexError#

在 Python 3 中使用位元組字串為 ndarray 編製索引現在會引發 IndexError 而不是 ValueError。

包含物件與陣列的遮罩陣列#

對於這種（罕見的）遮罩陣列，取得單一遮罩項目不再傳回損壞的遮罩陣列，而是傳回項目的完全遮罩版本。

當遇到無效值時，中位數會發出警告並傳回 nan#

與平均值類似，中位數和百分位數現在會在 NaN 存在的分片中發出 Runtime warning 並傳回 NaN。 若要在忽略無效值的情況下計算中位數或百分位數，請使用新的 nanmedian 或 nanpercentile 函式。

numpy.ma.testutils 中可用的函式已變更#

numpy.testing 中的所有函式曾經都可以在 numpy.ma.testutils 中使用，但並非所有函式都經過重新定義以適用於遮罩陣列。 這些函式中的大多數現在已從 numpy.ma.testutils 中移除，並保留了一個小的子集以保持向後相容性。 從長遠來看，這應該有助於避免錯誤地使用錯誤的函式，但可能會對某些人造成匯入問題。

新功能#

從 site.cfg 讀取額外的旗標#

先前，僅能透過 distutils 套件中的程式碼變更來完成相依性函式庫和 numpy 本身的編譯自訂。 現在，numpy.distutils 從 site.cfg 的每個群組中讀取以下額外旗標

  • runtime_library_dirs/rpath，設定執行階段函式庫目錄以覆寫

    LD_LIBRARY_PATH

  • extra_compile_args，將額外的旗標新增至來源的編譯

  • extra_link_args，在連結函式庫時新增額外的旗標

這應該至少部分完成使用者自訂。

np.cbrt 計算實數浮點數的立方根#

np.cbrt 包裝了 C99 立方根函式 cbrt。 與 np.power(x, 1./3.) 相比，它對於負實數浮點數有明確的定義，並且速度稍快。

numpy.distutils 現在允許平行編譯#

透過將 –parallel=n 或 -j n 傳遞給 setup.py build，擴充功能的編譯現在在 n 個平行處理程序中執行。 平行化僅限於單一擴充功能內的文件，因此使用 Cython 的專案將不會受益，因為它從單一檔案建置擴充功能。

genfromtxt 有一個新的 max_rows 引數#

已將 max_rows 引數新增至 genfromtxt，以限制在單次呼叫中讀取的列數。 使用此功能，可以透過重複呼叫函式來讀取儲存在單一檔案中的多個陣列。

新函式 np.broadcast_to 用於調用陣列廣播#

np.broadcast_to 根據 numpy 的廣播規則手動將陣列廣播到給定的形狀。 此功能類似於 broadcast_arrays，實際上已重寫為在內部使用 broadcast_to，但僅需要單一陣列。

用於測試警告的新上下文管理器 clear_and_catch_warnings#

當 Python 發出警告時，它會在導致警告的模組中記錄已發出此警告，在模組屬性 __warningregistry__ 中。 一旦發生這種情況，除非您清除 __warningregistry__ 中的相關條目，否則無法再次發出警告。 這使得測試警告變得困難且脆弱，因為如果您的測試在另一個已導致警告的測試之後進行，您將無法發出警告或測試它。 上下文管理器 clear_and_catch_warnings 會在進入時清除模組登錄中的警告，並在退出時重設它們，這表示可以重新引發警告。

cov 具有新的 fweights 和 aweights 引數#

fweights 和 aweights 引數透過將兩種權重類型應用於觀察向量，為共變異數計算新增了新功能。 fweights 陣列表示每個觀察向量的重複次數，而 aweights 陣列提供它們的相對重要性或機率。

支援 Python 3.5+ 中的 ‘@’ 運算子#

Python 3.5 新增了對 PEP465 中提出的矩陣乘法運算子 ‘@’ 的支援。 已實作對此的初步支援，並且也新增了等效函式 matmul，用於測試目的和在較早版本的 Python 中使用。 該函式是初步的，其可選引數的順序和數量可能會變更。

fft 函式的新引數 norm#

預設正規化使直接轉換未縮放，而反向轉換按 \(1/n\) 縮放。 可以透過將關鍵字引數 norm 設定為 "ortho"（預設值為 None）來獲得單位轉換，以便直接和反向轉換都將按 \(1/\\sqrt{n}\) 縮放。

改進#

np.poly 現在將整數輸入轉換為浮點數#

np.poly 現在會將整數類型的 1 維輸入陣列轉換為雙精度浮點數，以防止在計算 monic 多項式時發生整數溢位。 仍然可以透過傳入物件類型的陣列（例如，填充 Python 整數）來獲得更高精度的結果。

np.interp 現在可以與週期性函式一起使用#

np.interp 現在有一個新的參數 period，它提供輸入資料 xp 的週期。 在這種情況下，輸入資料會正確地正規化為給定的週期，並且會在 xp 的每個極端新增一個端點，以便封閉先前和下一個週期循環，從而產生正確的插值行為。

np.pad 支援更多 pad_width 和 constant_values 的輸入類型#

constant_values 參數現在接受 NumPy 陣列和浮點值。 NumPy 陣列支援作為 pad_width 的輸入，如果其值不是整數類型，則會引發例外狀況。

np.argmax 和 np.argmin 現在支援 out 引數#

為了與 ndarray.argmax 和 ndarray.argmin 保持一致性，已將 out 參數新增至 np.argmax 和 np.argmin。 新參數的行為與在這些方法中的行為完全相同。

偵測並使用更多系統 C99 複數函式#

現在已偵測到 complex.h 中的所有函式。 以下函式有新的後備實作。

  • npy_ctan,

  • npy_cacos, npy_casin, npy_catan

  • npy_ccosh, npy_csinh, npy_ctanh,

  • npy_cacosh, npy_casinh, npy_catanh

由於這些改進，傳回值會有一些小的變更，尤其是對於邊緣情況。

np.loadtxt 支援 float.hex 方法產生的字串#

float.hex 產生的字串看起來像 0x1.921fb54442d18p+1，因此這不是用於表示無號整數類型的十六進位。

np.isclose 正確處理整數 dtype 的最小值#

為了正確處理整數類型的最小值，np.isclose 現在會在比較期間轉換為浮點數 dtype。 這使其行為與 np.allclose 提供的行為一致。

np.allclose 在內部使用 np.isclose。#

np.allclose 現在在內部使用 np.isclose，並繼承了透過設定 equal_nan=True 將 NaN 視為相等的能力。 子類別（例如 np.ma.MaskedArray）現在也保留。

np.genfromtxt 現在可以正確處理大型整數#

np.genfromtxt 現在可以正確處理大於 32 位元系統上的 2**31-1 和大於 64 位元系統上的 2**63-1 的整數（先前在這些情況下會因 OverflowError 而崩潰）。 大於 2**63-1 的整數會轉換為浮點數值。

np.load、np.save 具有 pickle 向後相容性旗標#

函式 np.load 和 np.save 具有額外的關鍵字引數，用於控制 pickle Python 物件的向後相容性。 這使 Python 3 上的 Numpy 能夠載入包含在 Python 2 上產生的物件陣列的 npy 檔案。

MaskedArray 支援更複雜的基底類別#

正在移除基底類別的行為類似於純陣列的內建假設。 特別是，設定和取得元素和範圍將尊重 __setitem__ 和 __getitem__ 的基底類別覆寫，而算術將尊重 __add__、__sub__ 等的覆寫。

變更#

dotblas 功能已移至 multiarray#

dot、inner 和 vdot 的 cblas 版本已整合到 multiarray 模組中。 特別是，vdot 現在是一個 multiarray 函式，而之前不是。

更嚴格地檢查 gufunc 簽章合規性#

現在更嚴格地檢查廣義通用函式的輸入是否符合函式的簽章：現在要求輸入陣列中存在所有核心維度； 具有相同標籤的核心維度必須具有完全相同的大小； 並且必須指定輸出核心維度，可以透過相同標籤的輸入核心維度或透過傳入的輸出陣列來指定。

從 np.einsum 傳回的視圖是可寫入的#

每當輸入陣列可寫入時，np.einsum 傳回的視圖現在都是可寫入的。

np.argmin 跳過 NaT 值#

np.argmin 現在會跳過 datetime64 和 timedelta64 陣列中的 NaT 值，使其與 np.min、np.argmax 和 np.max 一致。

棄用#

涉及字串或結構化 dtype 的陣列比較#

通常，陣列上的比較運算會執行元素級比較並傳回布林陣列。 但在某些邊緣情況下，尤其是在涉及字串是結構化 dtype 的情況下，NumPy 歷史上傳回的是純量。 例如

### Current behaviour

np.arange(2) == "foo"
# -> False

np.arange(2) < "foo"
# -> True on Python 2, error on Python 3

np.ones(2, dtype="i4,i4") == np.ones(2, dtype="i4,i4,i4")
# -> False

在 1.9 中開始的工作的基礎上，在 1.10 中，這些比較現在將引發 FutureWarning 或 DeprecationWarning，並且在未來，它們將被修改為與其他比較運算更一致地運作，例如

### Future behaviour

np.arange(2) == "foo"
# -> array([False, False])

np.arange(2) < "foo"
# -> error, strings and numbers are not orderable

np.ones(2, dtype="i4,i4") == np.ones(2, dtype="i4,i4,i4")
# -> [False, False]

SafeEval#

numpy/lib/utils.py 中的 SafeEval 類別已棄用，將在下一個版本中移除。

alterdot、restoredot#

alterdot 和 restoredot 函式不再執行任何操作，並且已棄用。

pkgload、PackageLoader#

這些載入套件的方式現在已棄用。

corrcoef 的 bias、ddof 引數#

corrcoef 函式的 bias 和 ddof 引數的值在相關係數隱含的除法中被取消，因此對傳回的值沒有影響。

我們現在棄用 corrcoef 和遮罩陣列版本 ma.corrcoef 的這些引數。

由於我們正在棄用 ma.corrcoef 的 bias 引數，我們也棄用將 allow_masked 引數用作位置引數，因為它的位置將隨著 bias 的移除而變更。 allow_masked 在適當的時候將成為僅限關鍵字的引數。

dtype 字串表示變更#

自 1.6 以來，從其字串表示形式建立 dtype 物件（例如 'f4'）如果大小與現有類型不符，則會發出棄用警告，並預設為建立預設大小的類型的 dtype。 從此版本開始，這現在將引發 TypeError。

唯一的例外是物件 dtype，其中 'O4' 和 'O8' 仍會發出棄用警告。 這種平台相關的表示形式將在下一個版本中引發錯誤。

為了準備即將到來的變更，物件 dtype 的字串表示形式（即 np.dtype(object).str）不再包含項目大小，即將傳回 '|O' 而不是像以前一樣的 '|O4' 或 '|O8'。

在本頁中