科學運算函式庫 NumPy 2.0.0 發布
NumPy 是 Python 語言的一個擴充程式庫,支援高階大規模的多維陣列與矩陣運算的數學函式函式庫。
NumPy 2.0.0 是自 2006 年以來的第一個主要發行版本,此重要版本標誌著 NumPy 發展歷程中的一項重要里程碑,為使用者提供了豐富的增強功能和改進,並為未來的功能開發奠定了基礎。
更新要點
-
新功能
-
新的變長字串資料類型 StringDType,以及新的 numpy.strings 命名空間,其中包含用於字串運算的高效能 ufunc,
-
在所有 numpy.fft 函數中支援 float32 和 longdouble,
-
在主要 numpy 命名空間中支援陣列 API 標準。
-
-
效能改善
-
排序函數(sort、argsort、partition、argpartition)已透過使用 Intel x86-simd-sort 和 Google Highway 函式庫加速,並可能大幅提升速度(特定於硬體),
-
支援 macOS 加速和 macOS >=14 的二進制輪,大幅提升 macOS 上線性代數運算的效能,且輪的體積縮小約 3 倍,
-
numpy.char 定長字串操作已透過實作 ufunc 加速,ufunc 除了支援定長字串資料型態外,也支援 StringDType。
-
新的追蹤和內省 API,opt_func_info,用於判斷有哪些硬體特定核心可用,以及將派送至何處。
-
-
Python API 改進
-
公開 API 和私人 API 之間的明確區分,採用新的 模組結構,每個公開函式現在都可以在單一位置取得。
-
移除許多不建議使用的函式和別名。這應讓學習和使用 NumPy 變得更容易。主命名空間中的物件數量減少約 10%,numpy.lib 中減少約 80%。
-
正規資料型態名稱 和新的 isdtype 內省函式。
-
-
C API 改進
-
新的 用於建立自訂資料型態的公開 C API。
-
移除許多過時的函式和巨集,並隱藏私人內部結構,以簡化未來的可擴充性。
-
新的、更容易使用的初始化函式:PyArray_ImportNumPyAPI 和 PyUFunc_ImportUFuncAPI。
-
-
行為改善
-
透過採用 NEP 50,改善類型提升行為。這修正了許多使用者的驚訝,這些驚訝以前經常取決於輸入陣列的資料值,而不僅取決於它們的資料型態。請參閱 NEP 和 NumPy 2.0 遷移指南,以了解詳細資訊,因為此變更可能會導致輸出資料型態變更,以及混合資料型態操作的精度降低。
-
Windows 上的預設整數類型現在是 int64,而非 int32,這與其他平台上的行為相符。
-
陣列維度的最大數量已從 32 變更為 64
-
-
文件
-
參考指南導覽已大幅改善,現在有 NumPy 模組結構 的文件。
-
從原始碼建置 文件已完全改寫。
-
此外,NumPy 內部有許多變更,包括持續將程式碼從 C 遷移至 C++,這將讓 NumPy 在未來更容易改善和維護。
「沒有免費的午餐」定理規定,所有這些 API 和行為改善以及更好的未來可擴充性都需要付出代價。這個代價是
-
向後相容性。Python 和 C API 有許多重大變更。在大部分情況下,會有明確的錯誤訊息,告知使用者如何調整他們的程式碼。然而,也有行為變更無法提供此類錯誤訊息 - 這些情況都包含在下列的「不建議使用」和「相容性」區段,以及 NumPy 2.0 遷移指南 中。 請注意,有一個ruff模式可以自動修正 Python 程式碼中的許多問題。
-
NumPy ABI 的重大變更。因此,使用 NumPy C API 並針對 NumPy 1.xx 版本建置的套件二進位檔將無法與 NumPy 2.0 搭配使用。匯入時,此類套件會看到ImportError,並附有關於二進位檔不相容性的訊息。 可以針對 NumPy 2.0 建置二進位檔,這些二進位檔可以在執行時與 NumPy 2.0 和 1.x 搭配使用。請參閱NumPy 2.0 專屬建議以取得更多詳細資訊。 建議所有依賴 NumPy ABI 的下游套件針對 NumPy 2.0 進行新的版本建置,並驗證該版本可以與 2.0 和 1.26 搭配使用,理想情況是在 2.0.0rc1(ABI 將保持穩定)和最終的 2.0.0 版本之間,以避免使用者的問題。
此版本支援的 Python 版本為 3.9-3.12。