NumPy 1.10.0 发行说明#

此版本支持 Python 2.6 - 2.7 和 3.2 - 3.5.

亮点#

  • numpy.distutils 现在支持通过传递给 setup.py build 的 --parallel/-j 参数进行并行编译

  • numpy.distutils 现在支持通过 site.cfg 进行额外的定制,以控制编译参数,即运行时库,额外的链接/编译标志.

  • 添加了 np.linalg.multi_dot:在单个函数调用中计算两个或多个数组的点积,同时自动选择最快的求值顺序.

  • 新函数 np.stack 提供了一个通用接口,用于沿新轴连接数组序列,补充了 np.concatenate 用于沿现有轴连接.

  • 将 nanprod 添加到 nanfunctions 集合中.

  • 支持 Python 3.5 中的 ‘@’ 运算符.

放弃支持#

  • _dotblas 模块已被删除.CBLAS 支持现在位于 Multiarray 中.

  • testcalcs.py 文件已被删除.

  • polytemplate.py 文件已被删除.

  • npy_PyFile_Dup 和 npy_PyFile_DupClose 已从 npy_3kcompat.h 中删除.

  • splitcmdline 已从 numpy/distutils/exec_command.py 中删除.

  • try_run 和 get_output 已从 numpy/distutils/command/config.py 中删除.

  • 不再支持数组打印的 a._format 属性.

  • 从 np.genfromtxt 中删除关键字 skiprows 和 missing .

  • 从 np.correlate 中删除关键字 old_behavior .

未来变化#

  • 在像 arr1 == arr2 这样的数组比较中,许多涉及字符串或结构化 dtypes 的极端情况过去返回标量,现在发出 FutureWarning 或 DeprecationWarning ,并且将来会更改为执行元素比较或引发错误.

  • 在 np.lib.split 中,结果中的空数组总是具有维度 (0,) ,无论被分割的数组的维度如何.在 Numpy 1.11 中,该行为将被更改,以便保留维度.自 Numpy 1.9 以来,一直存在对此更改的 FutureWarning ,但由于一个错误,有时不会发出警告,并且已经保留了维度.

  • SafeEval 类将在 Numpy 1.11 中删除.

  • alterdot 和 restoredot 函数将在 Numpy 1.11 中删除.

有关这些更改的更多详细信息,请参见下文.

兼容性说明#

默认转换规则更改#

就地操作的默认转换已更改为 'same_kind' . 例如,如果 n 是一个整数数组,而 f 是一个浮点数数组,那么 n += f 将导致 TypeError ,而在以前的 Numpy 版本中,浮点数会被静默地转换为整数. 万一示例代码不是实际的错误,可以通过将其重写为 np.add(n, f, out=n, casting='unsafe') 以向后兼容的方式对其进行更新. 自 Numpy 1.7 以来,旧的 'unsafe' 默认设置已被弃用.

numpy 版本字符串#

为了符合 PEP 440,开发版本的 numpy 版本字符串已从 x.y.z.dev-githash 更改为 x.y.z.dev0+githash (注意 +).

放宽步幅检查#

NPY_RELAXED_STRIDE_CHECKING 现在默认为 true.

更新:在1.10.2中,由于向后兼容的原因,NPY_RELAXED_STRIDE_CHECKING的默认值已更改为false. 在可以将其设置为默认值之前,需要更多时间. 作为路线图的一部分,还添加了对f_contiguous而非c_contiguous数组的dimension changing views的弃用.

沿除 axis=0 之外的任何轴连接 1d 数组会引发 IndexError#

自 NumPy 1.7 以来,使用 axis != 0 已引发 DeprecationWarning,现在会引发错误.

np.ravel,np.diagonal 和 np.diag 现在保留子类型#

x.ravel() 和 np.ravel(x) 之间,以及 x.diagonal() 和 np.diagonal(x) 之间存在不一致的行为,方法保留子类型,而函数不保留.这已得到修复,现在函数的行为与方法类似,除了矩阵之外保留子类型.矩阵经过特殊处理以实现向后兼容性,并且仍然像以前一样返回 1-D 数组.如果需要保留矩阵子类型,请使用方法而不是函数.

rollaxis 和 swapaxes 始终返回视图#

以前,除非轴的顺序没有改变,否则会返回一个视图,在这种情况下,会返回输入数组.现在在所有情况下都会返回一个视图.

nonzero 现在返回基础 ndarray#

以前,1-D 输入(返回基础 ndarray)和更高维度的输入(保留子类)之间存在不一致.行为已统一,现在返回值将是基础 ndarray.子类仍然可以通过提供自己的 nonzero 方法来覆盖此行为.

C API#

swapaxes 的更改也适用于 PyArray_SwapAxes C 函数,该函数现在在所有情况下都返回一个视图.

nonzero 的更改也适用于 PyArray_Nonzero C 函数,该函数现在在所有情况下都返回一个基础 ndarray.

dtype 结构 (PyArray_Descr) 在末尾有一个新成员来缓存其哈希值.这不应影响任何编写良好的应用程序.

连接函数 DeprecationWarning 的更改也影响 PyArray_ConcatenateArrays,

recarray 字段返回类型#

以前,通过属性和索引访问的 recarray 字段的返回类型不一致,并且字符串类型的字段作为 chararray 返回.现在,通过属性或索引访问的字段对于非结构化类型的字段将返回 ndarray,对于结构化类型的字段将返回 recarray.值得注意的是,这会影响包含空格的字符串的 recarray,因为尾随空格从 chararray 中删除,但在字符串类型的 ndarray 中保留.此外,嵌套结构化字段的 dtype.type 现在被继承.

recarray 视图#

将 ndarray 视为 recarray 现在会自动将 dtype 转换为 np.record.请参阅新的记录数组文档.此外,使用非结构化 dtype 查看 recarray 不再将结果的类型转换为 ndarray - 结果将保持为 recarray.

ufunc 的 ‘out’ 关键字参数现在接受数组元组#

使用 ufunc 的 ‘out’ 关键字参数时,可以提供一个数组元组,每个 ufunc 输出一个数组.对于具有单个输出的 ufunc,单个数组也是有效的 ‘out’ 关键字参数.以前可以在 ‘out’ 关键字参数中提供单个数组,它将用作具有多个输出的 ufunc 的第一个输出,这已被弃用,现在将导致 DeprecationWarning ,将来会导致错误.

byte-array 索引现在引发 IndexError#

现在,在 Python 3 中使用字节字符串索引 ndarray 会引发 IndexError 而不是 ValueError.

包含带有数组的对象的 Masked arrays#

对于此类(罕见的)masked arrays,获取单个 masked 项目不再返回损坏的 masked array,而是返回该项目的完全 masked 版本.

当遇到无效值时,Median 警告并返回 nan#

与 mean 类似,median 和 percentile 现在在存在 NaN 的切片中发出 Runtime warning 并返回 NaN .要在忽略无效值的同时计算 median 或 percentile,请使用新的 nanmedian 或 nanpercentile 函数.

numpy.ma.testutils 中可用的函数已更改#

numpy.testing 中的所有函数曾经都可以从 numpy.ma.testutils 中获得,但并非所有函数都被重新定义为与 masked arrays 一起使用.这些函数中的大多数现在已从 numpy.ma.testutils 中删除,只保留了一小部分以保持向后兼容性.从长远来看,这应该有助于避免错误地使用错误的函数,但可能会为某些人带来导入问题.

新特性#

从 site.cfg 读取额外的标志#

以前,对依赖库和 numpy 本身编译的自定义只能通过更改 distutils 包中的代码来实现.现在,numpy.distutils 从 site.cfg 的每个组中读取以下额外的标志:

  • runtime_library_dirs/rpath , 设置运行时库目录以覆盖 LD_LIBRARY_PATH

    LD_LIBRARY_PATH

  • extra_compile_args , 向源文件的编译添加额外的标志

  • extra_link_args , 在链接库时添加额外的标志

这应该至少部分地完成用户自定义.

np.cbrt 用于计算实浮点数的立方根#

np.cbrt 包装了 C99 的立方根函数 cbrt.与 np.power(x, 1./3.) 相比,它对于负实浮点数有明确的定义,并且速度更快.

numpy.distutils 现在允许并行编译#

通过将 –parallel=n 或 -j n 传递给 setup.py build,扩展的编译现在在 n 个并行进程中执行.并行化仅限于一个扩展中的文件,因此使用 Cython 的项目将不会受益,因为它从单个文件构建扩展.

genfromtxt 有一个新的 max_rows 参数#

genfromtxt 中添加了 max_rows 参数,用于限制在单个调用中读取的行数. 使用此功能,可以通过重复调用该函数来读取存储在单个文件中的多个数组.

用于调用数组广播的新函数 np.broadcast_to#

np.broadcast_to 根据 numpy 的广播规则手动将数组广播到给定的形状.该功能类似于 broadcast_arrays,实际上 broadcast_arrays 已经被重写为在内部使用 broadcast_to,但只需要一个数组.

用于测试警告的新上下文管理器 clear_and_catch_warnings#

当 Python 发出警告时,它会在导致警告的模块中记录已发出此警告,并记录在一个模块属性 __warningregistry__ 中. 一旦发生这种情况,除非您清除 __warningregistry__ 中的相关条目,否则无法再次发出警告. 这使得测试警告变得困难和脆弱,因为如果您的测试在另一个已经导致警告的测试之后进行,您将无法发出警告或对其进行测试. 上下文管理器 clear_and_catch_warnings 在进入时清除模块注册表中的警告,并在退出时重置它们,这意味着可以重新引发警告.

cov 具有新的 fweights 和 aweights 参数#

fweights 和 aweights 参数通过将两种类型的权重应用于观测向量,为协方差计算添加了新功能. fweights 数组表示每个观测向量的重复次数,而 aweights 数组提供它们的相对重要性或概率.

在 Python 3.5+ 中支持 ‘@’ 运算符#

Python 3.5 添加了对 PEP465 中提出的矩阵乘法运算符 ‘@’ 的支持. 已经实现了对该运算符的初步支持,并且还添加了等效的函数 matmul ,用于测试目的并在早期版本的 Python 中使用. 该函数是初步的,其可选参数的顺序和数量预计会发生变化.

fft 函数的新参数 norm#

默认规范化使直接变换不缩放,反变换按 \(1/n\) 缩放. 可以通过将关键字参数 norm 设置为 "ortho" (默认为 None ) 来获得酉变换,这样直接和反变换都将按 \(1/\\sqrt{n}\) 缩放.

改进#

np.poly 现在将整数输入转换为浮点数#

np.poly 现在会将整数类型的一维输入数组转换为双精度浮点型,以防止计算单项多项式时发生整数溢出. 仍然可以通过传入对象类型的数组来获得更高精度的结果,例如,用 Python 整数填充.

np.interp 现在可以用于周期函数了#

np.interp 现在增加了一个新的参数 period,用于提供输入数据 xp 的周期.在这种情况下,输入数据会正确地归一化到给定的周期,并且会在 xp 的每个端点添加一个端点,以便闭合前一个和下一个周期循环,从而产生正确的插值行为.

np.pad 支持 pad_width 和 constant_values 的更多输入类型#

constant_values 参数现在接受 NumPy 数组和浮点数值.NumPy 数组被支持作为 pad_width 的输入,如果其值不是整数类型,则会引发异常.

np.argmax 和 np.argmin 现在支持 out 参数#

为了与ndarray.argmax 和 ndarray.argmin保持一致, out 参数被添加到了 np.argmax 和 np.argmin 中.这个新参数的行为与在那些方法中完全相同.

检测并使用了更多的系统 C99 复数函数#

现在可以检测到 in complex.h 中的所有函数. 以下函数有新的回退实现.

  • npy_ctan,

  • npy_cacos, npy_casin, npy_catan

  • npy_ccosh, npy_csinh, npy_ctanh,

  • npy_cacosh, npy_casinh, npy_catanh

由于这些改进,返回值将会有一些小的变化,特别是对于边界情况.

np.loadtxt 支持由 float.hex 方法产生的字符串#

由 float.hex 产生的字符串看起来像 0x1.921fb54442d18p+1 ,因此它不是用于表示无符号整数类型的十六进制.

np.isclose 正确处理整数 dtypes 的最小值#

为了正确处理整数类型的最小值,np.isclose 现在将在比较期间转换为 float dtype.这使其行为与 np.allclose 提供的行为保持一致.

np.allclose 内部使用 np.isclose.#

np.allclose 现在在内部使用 np.isclose 并且继承了通过设置 equal_nan=True 将 NaN 视为相等的能力.诸如 np.ma.MaskedArray 之类的子类现在也得到了保留.

np.genfromtxt 现在可以正确处理大整数#

np.genfromtxt 现在可以在 32 位系统上正确处理大于 231-1 的整数,以及在 64 位系统上正确处理大于 263-1 的整数(之前在这些情况下会崩溃并出现 OverflowError ). 大于 263-1 的整数会转换为浮点数值.

np.load, np.save 具有 pickle 向后兼容性标志#

函数 np.load 和 np.save 具有额外的关键字参数,用于控制 pickle 化的 Python 对象的向后兼容性.这使得 Python 3 上的 Numpy 能够加载包含在 Python 2 上生成的对象数组的 npy 文件.

MaskedArray 支持更复杂的基类#

正在移除关于基类的行为类似于普通数组的内置假设. 特别是,设置和获取元素和范围将尊重基类对 __setitem__ 和 __getitem__ 的重写,并且算术运算将尊重对 __add__ , __sub__ 等的重写.

变更#

dotblas 功能已转移到 multiarray#

dot,inner 和 vdot 的 cblas 版本已集成到 multiarray 模块中.特别是,vdot 现在是一个 multiarray 函数,以前不是.

更严格地检查 gufunc 签名符合性#

现在更严格地根据函数的签名检查广义通用函数的输入:现在要求所有核心维度都存在于输入数组中;具有相同标签的核心维度必须具有完全相同的大小;并且必须指定输出核心维度,或者通过相同标签的输入核心维度,或者通过传入的输出数组.

np.einsum 返回的视图是可写的#

每当输入数组是可写的时,np.einsum 返回的视图现在将是可写的.

np.argmin 跳过 NaT 值#

np.argmin 现在跳过 datetime64 和 timedelta64 数组中的 NaT 值,使其与 np.min, np.argmax 和 np.max 保持一致.

弃用#

涉及字符串或结构化 dtypes 的数组比较#

通常,数组上的比较操作执行逐元素的比较并返回布尔数组. 但是在某些极端情况下,特别是涉及字符串是结构化的 dtypes,NumPy 历史上返回了一个标量. 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

延续 1.9 版本中开始的工作,在 1.10 版本中,这些比较操作现在将引发 FutureWarning 或 DeprecationWarning ,并且将来它们将被修改为与其他比较操作更一致地运行,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 类已弃用,将在下一个版本中删除.

alterdot, restoredot#

alterdot 和 restoredot 函数不再执行任何操作,并且已弃用.

pkgload, PackageLoader#

这些加载包的方式现在已弃用.

corrcoef 的 bias, ddof 参数#

corrcoef 函数的 bias 和 ddof 参数的值在相关系数隐含的除法中被抵消,因此对返回的值没有影响.

我们现在弃用 corrcoef 及其掩码数组版本 ma.corrcoef 的这些参数.

因为我们正在弃用 ma.corrcoef 的 bias 参数,所以我们还弃用将 allow_masked 参数用作位置参数,因为它的位置将随着 bias 的删除而改变. allow_masked 将在适当的时候成为仅关键字参数.

dtype 字符串表示形式更改#

自 1.6 以来,从其字符串表示形式创建一个 dtype 对象,例如 'f4' ,如果大小与现有类型不对应,则会发出弃用警告,并默认为该类型创建默认大小的 dtype.从这个版本开始,这现在将引发 TypeError .

唯一的例外是对象 dtypes,其中 'O4' 和 'O8' 仍然会发出弃用警告.这种与平台相关的表示形式将在下一个版本中引发错误.

为了准备即将到来的更改,对象 dtype 的字符串表示形式,即 np.dtype(object).str ,不再包含项目大小,即返回 '|O' 而不是之前的 '|O4' 或 '|O8' .

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