NumPy 2.0: Новая Эра для Фундаментальной Математической Библиотеки Python

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.