NumPy Scientific Computing Python 라이브러리 2.0.0 출시

과학 컴퓨팅을 위한 Python 라이브러리 NumPy 2.0.0이 출시되었습니다. 이 라이브러리는 다차원 배열 및 행렬 작업에 중점을 두고 행렬 사용과 관련된 다양한 알고리즘을 구현하는 대규모 함수 모음을 제공합니다. NumPy는 과학 계산에 사용되는 가장 널리 사용되는 라이브러리 중 하나입니다. 프로젝트 코드는 C의 최적화를 사용하여 Python으로 작성되었으며 BSD 라이센스에 따라 배포됩니다.

NumPy 2.0.0은 2006년 이후 첫 번째 중요한 릴리스입니다.
새로운 기능과 성능 최적화 외에도 새 버전에는 이전 버전과의 호환성을 깨뜨리는 ABI, Python API 및 C-API에 대한 변경 사항이 포함되어 있습니다. 예를 들어 NumPy 1.x로 컴파일된 SciPy 라이브러리를 NumPy 2.0에서 작동하려면 다시 컴파일해야 합니다. 경우에 따라 애플리케이션에서 NumPy 2.0을 사용하려면 코드 변경이 필요할 수 있습니다.

가장 중요한 버그는 스칼라 표현식의 정밀도 유지와 관련된 것입니다. 예를 들어, "np.float32(3) + 3"은 이제 float64가 아닌 float32 유형의 값을 반환합니다. 또한 여러 유형이 포함된 표현식의 경우 가장 높은 정밀도를 가진 유형이 결과에 사용됩니다. 즉, "np.array([3], dtype=np.float32) + np.float64(3)"은 float64 유형의 값을 반환합니다. 플랫폼에서 사용되는 기본 정수 유형이 변경되었습니다. Windows — 64비트 시스템에서는 이제 64비트 정수형이 사용되고, 32비트 시스템에서는 32비트형이 사용됩니다(이전에는 C 타입의 long형과 유사한 형태가 사용되었지만, 이제는 np.intp와 동일한 형태가 사용됩니다).

C-API의 일부 정의가 대체되거나 제거되었습니다. 예를 들어 PyArray_Descr 구조가 변경되었습니다. NPY_MAXDIMS 및 NPY_MAXARGS 매크로를 통해 설정된 최대 차원 및 인수 수가 64개로 늘어났습니다. 모든 복합 유형은 C99 사양(cfloat_t, cdouble_t, clongdouble_t)의 표준 유형을 사용하도록 전환되었습니다. 사용자 정의 dtype을 생성하기 위한 새로운 C API가 추가되었습니다. 새로운 단순화된 초기화 함수 PyArray_ImportNumPyAPI 및 PyUFunc_ImportUFuncAPI가 제안되었습니다.

Python API는 공개 API와 비공개 API를 보다 명확하게 구분하고 새로운 모듈 구조를 도입합니다. 약 100개의 함수, 모듈 및 상수가 기본 "np" 네임스페이스 밖으로 이동되거나 더 이상 사용되지 않거나 제거되었습니다.
np.lib 네임스페이스를 정리했습니다. 기본 네임스페이스의 개체 수가 10%, numpy.lib 네임스페이스의 개체 수가 80% 줄었습니다. numpy.core 네임스페이스가 비공개로 이동되었습니다. np.ndarray 및 np.generic 클래스에서 일부 메서드를 제거했습니다. 문자열 작업으로 새 네임스페이스 numpy.stringsf를 만들었습니다.

새로운 기능에는 모든 numpy.fft 함수의 float32 및 longdouble 유형 지원, 기본 네임스페이스의 표준 Array API 지원, 새로운 네임스페이스 및 가변 길이 문자열 유형이 포함됩니다. 문자열 함수 sort, argsort, partition 및 argpartition에 대해 Intel x86-simd-sort 및 Google Highway 라이브러리를 사용하여 성능 최적화가 수행되었으며, numpy.char 모듈에서 고정 문자열을 사용한 작업이 가속화되었습니다. 새로운 API가 추가되었습니다.
추적 및 자체 검사를 위한 opt_func_info.

출처 : opennet.ru