随着数据科学和深度学习的不断发展,Python作为主流的编程语言之一,其科学计算库numpy也在不断推陈出新。最近,numpy发布了新的版本,其中包含了一些新特性和性能改进。在这篇文章中,我们将深入探讨numpy的新版本,介绍其中一些重要的特性和改进。
- shuffle函数改进
在numpy 1.17.0之前,shuffle函数会将数组元素按照随机顺序重新排序。然而,由于shuffle函数的实现方式不同于标准的随机算法,因此在一定情况下可能会影响性能。在numpy 1.17.0中,shuffle函数被更新为使用全新的随机算法,从而提高了其性能和随机性。
下面是一个示例代码,展示了如何在numpy 1.17.0中使用shuffle函数:
import numpy as np
# 创建一个有序数组
arr = np.arange(10)
# 将数组随机排序
np.random.shuffle(arr)
print(arr)
输出结果:
[2 6 5 7 0 9 3 1 4 8]
- 数组去重的新方法
numpy 1.13.0版本引入了一个新的数组去重方法unique,能够更快更简单地处理重复项。在以前的版本中,numpy使用sort函数对数组进行排序,然后再去掉重复项。然而,这种方法在处理大型数组时可能会导致性能下降。在numpy 1.13.0中,unique函数使用哈希表算法,在处理重复项时具有更高的性能。
下面是一个示例代码,展示了如何在numpy 1.13.0中使用unique函数:
import numpy as np
# 创建一个有重复项的数组
arr = np.array([1, 2, 3, 2, 4, 1, 5, 6, 4])
# 去掉数组中的重复项
arr = np.unique(arr)
print(arr)
输出结果:
[1 2 3 4 5 6]
- 数组赋值的新方法
numpy 1.16.0版本引入了一个新的数组赋值方法at,可以更快更直接地修改数组的元素。在以前的版本中,numpy使用循环进行数组修改,这会导致性能下降。在numpy 1.16.0中,at函数使用C代码实现,性能更高。
下面是一个示例代码,展示了如何在numpy 1.16.0中使用at函数:
import numpy as np
# 创建一个3x3的数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 使用at函数修改数组元素
np.add.at(arr, [0, 1, 2], 1)
print(arr)
输出结果:
[[ 2 3 4]
[ 5 6 7]
[ 8 9 10]]
- 数组计算的新方法
numpy 1.14.0版本引入了一些新的数组计算方法,包括matmul,einsum和tensordot。这些方法可以更方便地进行矩阵计算、张量计算等任务。在以前的版本中,numpy需要使用多种函数来完成这些任务,而新的方法可以更快更简单地完成。
下面是一个示例代码,展示了如何在numpy 1.14.0中使用matmul函数进行矩阵计算:
import numpy as np
# 创建两个矩阵
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
# 使用matmul函数计算矩阵积
c = np.matmul(a, b)
print(c)
输出结果:
[[19 22]
[43 50]]
- 性能提升
除了以上新特性之外,numpy新版本还包含了一些性能改进。其中,最显著的提升是在数组复制和数组视图方面。在以前的版本中,numpy需要使用额外的复制操作来创建数组视图,从而导致性能下降。在最新的版本中,numpy已经使用更快的方法来创建数组视图,从而提高了性能。此外,numpy还优化了转置操作、in1d函数和sort函数等,也都取得了不错的性能提升。
综上所述,numpy的新版本包含了一些重要的新特性和性能改进,这些改进使得numpy更加方便、更加高效。如果你需要处理大型数组或进行数据科学和深度学习的任务,那么请务必升级到最新版本的numpy来获得更好的性能和功能。
以上就是numpy版本更新解读:新特性与改进的性能的详细内容,更多请关注编程网其它相关文章!