NumPy 2.0: Новая Эра для Фундаментальной Математической Библиотеки Python
С релизом NumPy 2.0, первой значимой новой версии с 2006 года, мир Python получает не только улучшенную производительность, но и множество новых функций. NumPy, являясь краеугольным камнем научных и числовых вычислений на Python, продолжает расширять свои возможности и упрощать работу для разработчиков и исследователей.
просмотры 166🕑 3 мин. чтения
NumPy открывает перед Python возможности работы с большими многомерными массивами и специализированными объектами, такими как маскированные массивы и матрицы. Эти массивы могут быть обработаны с использованием обширного набора высокоуровневых математических функций, которые предоставляет библиотека.
Широкий Набор Возможностей NumPy
В библиотеке NumPy содержится множество процедур для быстрой обработки массивов, включая:
Математические и логические операции
Манипуляции с формами массивов
Сортировку и выборку данных
Ввод-вывод данных
Дискретные преобразования Фурье
Основы линейной алгебры
Базовые статистические операции
Моделирование случайных чисел
Кроме того, NumPy предлагает инструменты для интеграции с кодом на C/C++ и Fortran, а также полезные функции для работы с линейной алгеброй и случайными числами.
Обновления и Изменения в NumPy 2.0
В блоге разработчиков говорится:
«На протяжении последних 18 лет NumPy совершенствовался и развивался, принося значительные улучшения в производительности, удобстве использования и согласованности. Однако, наше стремление сохранять обратную совместимость ограничивало масштаб возможных улучшений как в API, так и в его базовую реализацию.»
Команда разработчиков решила сделать значительный шаг, нарушив обратную совместимость для реализации существенных улучшений в системе типов NumPy. Поскольку система типов является основополагающей для NumPy, изменения такого масштаба нельзя было вносить постепенно без риска смешивания двух различных систем типов.
Улучшения в API и Система Типов
Среди изменений в NumPy 2.0:
Переработанный API Python для его упрощения и очищения. Это должно сделать NumPy более доступным для изучения и использования.
Сокращение основного пространства имен на 10%, а более нишевого numpy.lib — на 80%, что способствует более четкому разграничению между публичными и приватными элементами API.
Улучшенные правила продвижения скаляров, устраняющие «неожиданное поведение» при работе с массивами нулевой размерности.
Введение нового API DType и нового строкового типа данных (dtype), обеспечивающего эффективную поддержку строк переменной длины.
Совместимость с Windows и Поддержка Стандарта Python Array API
NumPy 2.0 улучшает совместимость с Windows, обновляя 32-битное представление целых чисел до 64-битного на 64-битных архитектурах, что решает многие проблемы с переносимостью между операционными системами. Также добавлена поддержка стандарта Python array API, и существующие API приведены в соответствие с этим стандартом.
Доступность
NumPy 2.0 уже доступен для скачивания и использования, предоставляя разработчикам и исследователям новые инструменты и улучшения для их научных и числовых вычислений.
Введение этих изменений подчеркивает важность адаптации и роста в ответ на потребности пользователей и эволюцию технологий, делая NumPy еще более мощным инструментом в арсенале Python-разработчиков.
Новая уязвимость: Больше 100,000 сайтов пострадали из-за Polyfill.io
Внимание, веб-разработчики! Если ваш сайт использует код с домена Polyfill.io, настоятельно рекомендуем немедленно удалить его. Домен, ранее известный своей полезностью для добавления функционала в устаревшие браузеры, теперь используется для распространения вредоносного ПО.