वैज्ञानिक कंप्यूटिंग NumPy 2.0.0 के लिए पायथन लाइब्रेरी का विमोचन

वैज्ञानिक कंप्यूटिंग के लिए पायथन लाइब्रेरी का एक संस्करण NumPy 2.0.0 उपलब्ध है, जो बहुआयामी सरणियों और मैट्रिक्स के साथ काम करने पर केंद्रित है, और मैट्रिक्स के उपयोग से संबंधित विभिन्न एल्गोरिदम के कार्यान्वयन के साथ कार्यों का एक बड़ा संग्रह भी प्रदान करता है। NumPy वैज्ञानिक गणनाओं के लिए उपयोग की जाने वाली सबसे लोकप्रिय लाइब्रेरी में से एक है। प्रोजेक्ट कोड सी में अनुकूलन का उपयोग करके पायथन में लिखा गया है और बीएसडी लाइसेंस के तहत वितरित किया गया है।

NumPy 2.0.0 2006 के बाद पहली महत्वपूर्ण रिलीज़ है।
नई सुविधाओं और प्रदर्शन अनुकूलन के अलावा, नए संस्करण में एबीआई, पायथन एपीआई और सी-एपीआई में बदलाव शामिल हैं जो बैकवर्ड संगतता को तोड़ते हैं। उदाहरण के लिए, NumPy 1.x के साथ संकलित SciPy लाइब्रेरी को NumPy 2.0 के साथ काम करने के लिए पुनर्संकलन की आवश्यकता होगी। कुछ मामलों में, अनुप्रयोगों में NumPy 2.0 का उपयोग करने के लिए कोड परिवर्तन की आवश्यकता हो सकती है।

सबसे महत्वपूर्ण त्रुटि स्केलर एक्सप्रेशन की परिशुद्धता के संरक्षण से संबंधित है। उदाहरण के लिए, "np.float32(3) + 3" अब float32 प्रकार का मान लौटाएगा, न कि float64। साथ ही, कई प्रकार वाले एक्सप्रेशन में, उच्चतम परिशुद्धता वाले प्रकार का उपयोग परिणाम के लिए किया जाएगा, अर्थात् "np.array([3], dtype=np.float32) + np.float64(3)" float64 प्रकार का मान लौटाएगा। प्लेटफ़ॉर्म पर उपयोग किए जाने वाले डिफ़ॉल्ट पूर्णांक प्रकारों को बदल दिया गया है। Windows — 64-बिट सिस्टम पर, अब 64-बिट पूर्णांक प्रकार का उपयोग किया जाता है, और 32-बिट सिस्टम पर, 32-बिट प्रकार का उपयोग किया जाता है (पहले, सी-प्रकार के अनुरूप लॉन्ग का उपयोग किया जाता था, लेकिन अब समकक्ष np.intp का उपयोग किया जाता है)।

C-API में कुछ परिभाषाएँ बदल दी गई हैं या हटा दी गई हैं, उदाहरण के लिए, PyArray_Descr संरचना बदल दी गई है। NPY_MAXDIMS और NPY_MAXARGS मैक्रोज़ के माध्यम से निर्धारित आयामों और तर्कों की अधिकतम संख्या 64 तक बढ़ा दी गई है। सभी जटिल प्रकारों को C99 विनिर्देश (cfloat_t, cdouble_t, clongdouble_t) से मानक प्रकारों का उपयोग करने के लिए स्विच किया गया है। कस्टम dtypes बनाने के लिए नया C API जोड़ा गया। नए सरलीकृत आरंभीकरण फ़ंक्शन PyArray_ImportNumPyAPI और PyUFunc_ImportUFuncAPI प्रस्तावित किए गए हैं।

पायथन एपीआई सार्वजनिक और निजी एपीआई के बीच अधिक स्पष्ट अलगाव प्रदान करता है और एक नई मॉड्यूल संरचना पेश करता है। लगभग 100 फ़ंक्शंस, मॉड्यूल और स्थिरांक को मुख्य "एनपी" नामस्थान से बाहर ले जाया गया है, अप्रचलित किया गया है, या हटा दिया गया है।
np.lib नेमस्पेस साफ़ किया। मुख्य नामस्थान में वस्तुओं की संख्या 10% और numpy.lib नामस्थान में 80% कम कर दी गई है। numpy.core नेमस्पेस को निजी में स्थानांतरित कर दिया गया है। np.ndarray और np.generic कक्षाओं से कुछ विधियाँ हटा दी गईं। स्ट्रिंग ऑपरेशंस के साथ एक नया नेमस्पेस numpy.stringsf बनाया गया।

नई सुविधाओं में सभी numpy.fft फ़ंक्शंस में फ़्लोट32 और लॉन्गडबल प्रकारों के लिए समर्थन, मुख्य नेमस्पेस में मानक ऐरे एपीआई के लिए समर्थन, एक नया नेमस्पेस और परिवर्तनीय लंबाई स्ट्रिंग के लिए प्रकार शामिल हैं। स्ट्रिंग फ़ंक्शंस सॉर्ट, argsort, विभाजन और argpartition के लिए Intel x86-simd-sort और Google हाईवे लाइब्रेरी का उपयोग करके प्रदर्शन अनुकूलन किया गया है, numpy.char मॉड्यूल में निश्चित स्ट्रिंग्स के साथ संचालन को तेज किया गया है। नया एपीआई जोड़ा गया
अनुरेखण और आत्मनिरीक्षण के लिए opt_func_info।

स्रोत: opennet.ru