隨著數(shù)據(jù)科學(xué)和深度學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展，Python作為主流的編程語言之一，其科學(xué)計(jì)算庫numpy也在不斷推陳出新。最近，numpy發(fā)布了新的版本，其中包含了一些新特性和性能改進(jìn)。在這篇文章中，我們將深入探討numpy的新版本，介紹其中一些重要的特性和改進(jìn)。
- shuffle函數(shù)改進(jìn)
在numpy 1.17.0之前，shuffle函數(shù)會將數(shù)組元素按照隨機(jī)順序重新排序。然而，由于shuffle函數(shù)的實(shí)現(xiàn)方式不同于標(biāo)準(zhǔn)的隨機(jī)算法，因此在一定情況下可能會影響性能。在numpy 1.17.0中，shuffle函數(shù)被更新為使用全新的隨機(jī)算法，從而提高了其性能和隨機(jī)性。
下面是一個(gè)示例代碼，展示了如何在numpy 1.17.0中使用shuffle函數(shù)：
import numpy as np # 創(chuàng)建一個(gè)有序數(shù)組 arr = np.arange(10) # 將數(shù)組隨機(jī)排序 np.random.shuffle(arr) print(arr)
登錄后復(fù)制
輸出結(jié)果：
[2 6 5 7 0 9 3 1 4 8]
登錄后復(fù)制
- 數(shù)組去重的新方法
numpy 1.13.0版本引入了一個(gè)新的數(shù)組去重方法unique，能夠更快更簡單地處理重復(fù)項(xiàng)。在以前的版本中，numpy使用sort函數(shù)對數(shù)組進(jìn)行排序，然后再去掉重復(fù)項(xiàng)。然而，這種方法在處理大型數(shù)組時(shí)可能會導(dǎo)致性能下降。在numpy 1.13.0中，unique函數(shù)使用哈希表算法，在處理重復(fù)項(xiàng)時(shí)具有更高的性能。
下面是一個(gè)示例代碼，展示了如何在numpy 1.13.0中使用unique函數(shù)：
import numpy as np # 創(chuàng)建一個(gè)有重復(fù)項(xiàng)的數(shù)組 arr = np.array([1, 2, 3, 2, 4, 1, 5, 6, 4]) # 去掉數(shù)組中的重復(fù)項(xiàng) arr = np.unique(arr) print(arr)
登錄后復(fù)制
輸出結(jié)果：
[1 2 3 4 5 6]
登錄后復(fù)制
- 數(shù)組賦值的新方法
numpy 1.16.0版本引入了一個(gè)新的數(shù)組賦值方法at，可以更快更直接地修改數(shù)組的元素。在以前的版本中，numpy使用循環(huán)進(jìn)行數(shù)組修改，這會導(dǎo)致性能下降。在numpy 1.16.0中，at函數(shù)使用C代碼實(shí)現(xiàn)，性能更高。
下面是一個(gè)示例代碼，展示了如何在numpy 1.16.0中使用at函數(shù)：
import numpy as np # 創(chuàng)建一個(gè)3x3的數(shù)組 arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 使用at函數(shù)修改數(shù)組元素 np.add.at(arr, [0, 1, 2], 1) print(arr)
登錄后復(fù)制
輸出結(jié)果：
[[ 2 3 4] [ 5 6 7] [ 8 9 10]]
登錄后復(fù)制
- 數(shù)組計(jì)算的新方法
numpy 1.14.0版本引入了一些新的數(shù)組計(jì)算方法，包括matmul，einsum和tensordot。這些方法可以更方便地進(jìn)行矩陣計(jì)算、張量計(jì)算等任務(wù)。在以前的版本中，numpy需要使用多種函數(shù)來完成這些任務(wù)，而新的方法可以更快更簡單地完成。
下面是一個(gè)示例代碼，展示了如何在numpy 1.14.0中使用matmul函數(shù)進(jìn)行矩陣計(jì)算：
import numpy as np # 創(chuàng)建兩個(gè)矩陣 a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b = np.array([[5, 6], [7, 8]]) # 使用matmul函數(shù)計(jì)算矩陣積 c = np.matmul(a, b) print(c)
登錄后復(fù)制
輸出結(jié)果：
[[19 22] [43 50]]
登錄后復(fù)制
- 性能提升
除了以上新特性之外，numpy新版本還包含了一些性能改進(jìn)。其中，最顯著的提升是在數(shù)組復(fù)制和數(shù)組視圖方面。在以前的版本中，numpy需要使用額外的復(fù)制操作來創(chuàng)建數(shù)組視圖，從而導(dǎo)致性能下降。在最新的版本中，numpy已經(jīng)使用更快的方法來創(chuàng)建數(shù)組視圖，從而提高了性能。此外，numpy還優(yōu)化了轉(zhuǎn)置操作、in1d函數(shù)和sort函數(shù)等，也都取得了不錯(cuò)的性能提升。
綜上所述，numpy的新版本包含了一些重要的新特性和性能改進(jìn)，這些改進(jìn)使得numpy更加方便、更加高效。如果你需要處理大型數(shù)組或進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)和深度學(xué)習(xí)的任務(wù)，那么請務(wù)必升級到最新版本的numpy來獲得更好的性能和功能。
