numpy是Python中常用的數(shù)學(xué)運(yùn)算庫(kù)，它提供了強(qiáng)大的數(shù)組操作和數(shù)值計(jì)算功能。然而，隨著numpy版本的不斷更新，用戶如何選擇合適的版本，成為了一個(gè)重要的問(wèn)題。選擇合適的numpy版本可以優(yōu)化數(shù)據(jù)科學(xué)的工作流程，提高代碼的可維護(hù)性和可讀性。本文將介紹如何選擇numpy版本，并提供實(shí)際的代碼示例，供讀者參考。
1.了解numpy不同版本的特點(diǎn)
numpy庫(kù)更新非常快，目前最新的版本是1.21.2。在使用numpy時(shí)，理解不同版本之間的變化和特點(diǎn)，可以幫助我們選擇合適的numpy版本，提高代碼的效率和可維護(hù)性。numpy主要的版本包括了1.11、1.12、1.13、1.14、1.15、1.16、1.17、1.18、1.19、1.20和1.21等不同版本。不同版本之間主要的變化有：
版本特點(diǎn)
1.11 – 引入了np.random.choice和np.random.permutation函數(shù)
增加了np.histogramdd函數(shù)
提升了性能和穩(wěn)定性
1.12 – 引入了對(duì)MATLAB格式文件的讀寫(xiě)支持
優(yōu)化了對(duì)Structured Arrays的支持
使得在某些情況下的性能得到顯著提升
1.13 – 引入了對(duì)改進(jìn)版的UMFPACK的支持
增加了np.isclose函數(shù)
提升了對(duì)Polynomials的支持
1.14 – 移除了一些過(guò)時(shí)的函數(shù)和屬性
引入了支持多線程計(jì)算的np.matmul函數(shù)
對(duì)文檔進(jìn)行了優(yōu)化
1.15 – 引入了針對(duì)Pandas的兼容性增強(qiáng)功能
改進(jìn)了np.loadtxt和np.genfromtxt函數(shù)
改進(jìn)了多維數(shù)組的分段和切片操作
1.16 – 引入了布爾類(lèi)型的掩碼數(shù)組
增加了np.piecewise函數(shù)
改進(jìn)了性能和穩(wěn)定性
1.17 – 引入了np.stack函數(shù)
添加了針對(duì)Structured arrays的新特性
對(duì)文檔和性能進(jìn)行了優(yōu)化
1.18 – 引入了np.moveaxis函數(shù)
添加了np.copyto函數(shù)
改進(jìn)了np.count_nonzero和np.bincount函數(shù)
1.19 – 引入了np.compress函數(shù)
添加了np.isin函數(shù)
改進(jìn)了np.promote_types函數(shù)
1.20 – 引入了np.histogram_bin_edges函數(shù)
添加了np.searchsorted函數(shù)
改進(jìn)了np.unique函數(shù)的性能
1.21 – 引入了np.linalg.lstsq函數(shù)的rcond參數(shù)
引入了np.cell函數(shù)
引入了np.format_float_positional函數(shù)
從上表可以看出，numpy的每個(gè)版本都有不同的變化和優(yōu)化。在選擇numpy版本時(shí)，需要結(jié)合具體需求和使用場(chǎng)景，選擇相應(yīng)版本。如果需要使用某個(gè)新特性或者解決某個(gè)特定問(wèn)題，可以選擇較新的版本。如果考慮穩(wěn)定性和向下兼容性，可以選擇較舊的版本。
2.如何更換numpy版本
在Python中，可以使用pip命令安裝和更換numpy版本。以下是更換numpy版本的步驟：
首先，可以通過(guò)pip list命令查看當(dāng)前已安裝的numpy版本。例如，使用以下命令檢查numpy版本：
!pip list | grep numpy
登錄后復(fù)制
輸出：
numpy 1.19.5
登錄后復(fù)制
該結(jié)果顯示當(dāng)前安裝的numpy版本為1.19.5。
為了更換numpy版本，需要先卸載當(dāng)前版本，然后再安裝新的版本。可以使用以下代碼安裝和卸載numpy：
# 卸載numpy !pip uninstall -y numpy # 安裝新的numpy版本 !pip install numpy==1.20
登錄后復(fù)制
在代碼中numpy==1.20表示安裝1.20版本，讀者可以根據(jù)需要選擇合適版本號(hào)進(jìn)行安裝。
3.使用numpy的優(yōu)化技巧
除了選擇合適的numpy版本之外，針對(duì)具體的數(shù)據(jù)科學(xué)問(wèn)題，還可以采用一些numpy的優(yōu)化技巧，提高代碼的效率和可讀性。以下是幾個(gè)實(shí)用的numpy優(yōu)化技巧的示例：
(1) 使用numpy的向量化計(jì)算
numpy使得向量化計(jì)算變得非常容易。處理大量數(shù)據(jù)時(shí)，使用向量化計(jì)算比逐個(gè)元素地循環(huán)計(jì)算更快。以下是一個(gè)例子，實(shí)現(xiàn)對(duì)兩個(gè)數(shù)組的逐個(gè)元素求和：
import numpy as np
# 生成兩個(gè)向量
a = np.array([1,2,3,4])
b = np.array([5,6,7,8])
# 使用循環(huán)計(jì)算元素和
c = np.zeros(len(a))
for i in range(len(a)):
c[i] = a[i] + b[i]
# 使用向量化計(jì)算元素和
d = a + b
# 輸出結(jié)果
print(c) # [ 6. 8. 10. 12.]
print(d) # [ 6 8 10 12]
登錄后復(fù)制
從上例可以看出，使用向量化計(jì)算可以大大簡(jiǎn)化代碼，同時(shí)提高效率。
(2) 使用numpy的廣播功能
numpy的廣播（broadcast）功能是一種非常強(qiáng)大的工具，它可以讓不同形狀的數(shù)組之間進(jìn)行數(shù)學(xué)計(jì)算。廣播的規(guī)則可以使得一些計(jì)算變得非常簡(jiǎn)單。下面是一個(gè)例子，實(shí)現(xiàn)兩個(gè)形狀不同的數(shù)組的相加：
import numpy as np
# 生成兩個(gè)數(shù)組
a = np.array([[ 0.0, 0.0, 0.0],
[10.0, 10.0, 10.0],
[20.0, 20.0, 20.0],
[30.0, 30.0, 30.0]])
b = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
# 使用廣播計(jì)算元素和
c = a + b
# 輸出結(jié)果
print(c)
登錄后復(fù)制
該代碼片段將數(shù)字1、2和3視為一個(gè)列向量，將其與a數(shù)組中的每一行相加。廣播機(jī)制使得numpy能夠自動(dòng)推斷在哪些軸上進(jìn)行廣播操作，使得計(jì)算變得非常簡(jiǎn)單。
(3) 使用numpy的切片和索引功能
numpy提供了切片和索引的功能，使得對(duì)數(shù)組中特定元素的訪問(wèn)變得非常方便。例如，如果想要選擇數(shù)組中的一個(gè)子集，可以使用切片：
import numpy as np
# 生成一個(gè)數(shù)組
a = np.array([[ 0, 1, 2, 3],
[10, 11, 12, 13],
[20, 21, 22, 23],
[30, 31, 32, 33],
[40, 41, 42, 43]])
# 切片選擇子數(shù)組
b = a[:, 1:3]
# 輸出子數(shù)組
print(b)
登錄后復(fù)制
該代碼片段選擇了數(shù)組a中第2列和第3列的所有行作為子數(shù)組，結(jié)果如下：
[[ 1 2] [11 12] [21 22] [31 32] [41 42]]
登錄后復(fù)制
除了切片，numpy還提供了強(qiáng)大的索引功能，可以使用它來(lái)選擇特定的元素或子數(shù)組：
import numpy as np
# 生成一個(gè)數(shù)組
a = np.array([[ 0, 1, 2, 3],
[10, 11, 12, 13],
[20, 21, 22, 23],
[30, 31, 32, 33],
[40, 41, 42, 43]])
# 使用索引選擇特定元素
b = a[[0, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 0]]
# 輸出選中的元素
print(b)
登錄后復(fù)制
該代碼片段選擇了數(shù)組a中的4個(gè)元素，分別是(0,1)、(1,2)、(2,3)和(3,0)，結(jié)果如下：
[ 1 12 23 30]
登錄后復(fù)制
4.結(jié)語(yǔ)
選擇合適的numpy版本和使用優(yōu)化技巧是提高數(shù)據(jù)科學(xué)工作效率的有效方法。通過(guò)與具體的場(chǎng)景結(jié)合，使用numpy的向量化計(jì)算、廣播、切片和索引等優(yōu)化技巧，能夠簡(jiǎn)化代碼、提高效率、降低資源消耗。讀者可以基于本文提供的實(shí)際代碼示例，進(jìn)一步探索numpy的強(qiáng)大功能。
