NumPy 2.0.0 konputazio zientifikorako Python liburutegiaren bertsioa eskuragarri dago, dimentsio anitzeko matrizeekin eta matrizeekin lan egitera bideratua, eta, gainera, funtzio-bilduma handia eskaintzen du matrizeen erabilerarekin lotutako hainbat algoritmoren ezarpenarekin. NumPy kalkulu zientifikoetarako erabiltzen den liburutegi ezagunenetako bat da. Proiektuaren kodea Python-en idatzita dago C-ko optimizazioak erabiliz eta BSD lizentziapean banatzen da.
NumPy 2.0.0 2006az geroztik kaleratutako lehen bertsio nagusia da.
Ezaugarri eta errendimendu optimizazio berriez gain, bertsio berriak ABI, Python API eta C API-n atzeranzko bateragarritasuna hausten duten aldaketak dakartza. Adibidez, NumPy 1.x-ekin eraikitako SciPy liburutegiak berriro konpilatu beharko du NumPy 2.0-rekin funtzionatzeko. Kasu batzuetan, kode aldaketak beharrezkoak izan daitezke NumPy 2.0 aplikazioetan erabiltzeko.
Akats esanguratsuena eskalar adierazpenen zehaztasuna mantentzearekin lotuta dago, adibidez, "np.float32(3) + 3"-ek orain float32 motako balioa itzuliko du, ez float64, eta mota anitzeko adierazpenetan, zehaztasun handiena duen mota erabiliko da emaitzarako, hau da, "np.array([3], dtype=np.float32) + np.float64(3)"-ek float64 motako balioa itzuliko du. Plataforman erabiltzen diren zenbaki oso mota lehenetsiak aldatu dira. Windows — 64 biteko sistemetan, orain 64 biteko zenbaki oso mota erabiltzen da, eta 32 biteko sistemetan, 32 biteko mota (lehen, C motako analogiko long erabiltzen zen, baina orain baliokidea np.intp da).
C APIko definizio batzuk ordezkatu edo kendu egin dira, hala nola PyArray_Descr egitura. NPY_MAXDIMS eta NPY_MAXARGS makroen bidez ezarritako dimentsio eta argumentu kopuru maximoa 64ra igo da. Mota konplexu guztiak migratu dira C99 espezifikazioko mota estandarrak erabiltzeko (cfloat_t, cdouble_t, clongdouble_t). Dtype pertsonalizatuak sortzeko C API berri bat gehitu da. Hasieratze funtzio sinplifikatu berriak sartu dira, PyArray_ImportNumPyAPI eta PyUFunc_ImportUFuncAPI.
Python APIa argiago bereizi da API publiko eta pribatuen artean, eta modulu-egitura berri bat proposatu da. 100 funtzio, modulu eta konstante inguru "np" izen-espazio nagusitik atera, zaharkitu edo kendu dira.
np.lib izen-espazioa garbitu da. Izen-espazio nagusiko objektuen kopurua % 10 murriztu da, eta numpy.lib izen-espazioan % 80. Numpy.core izen-espazioa pribatu bihurtu da. Metodo batzuk kendu dira np.ndarray eta np.generic klaseetatik. Numpy.stringsf izen-espazio berri bat sortu da kate-eragiketetarako.
Ezaugarri berrien artean, float32 eta longdouble motak onartzen dira numpy.fft funtzio guztietan, Array API estandarraren laguntza izen-espazio nagusian, eta luzera aldakorreko kateentzako izen-espazio eta mota berri bat. Errendimenduaren optimizazioak inplementatu dira Intel x86-simd-sort eta Google Highway liburutegiak erabiliz sort, argsort, partition eta argpartition kate funtzioetarako, eta numpy.char moduluan kate finkoekin egindako eragiketak bizkortu dira. API berri bat gehitu da.
opt_func_info trazadura eta introspekziorako.
Iturria: opennet.ru
