वैज्ञानिक कम्प्युटिङ NumPy 2.0.0 को लागि पाइथन पुस्तकालयको रिलीज

वैज्ञानिक कम्प्युटिङ NumPy 2.0.0 को लागि पाइथन पुस्तकालयको रिलीज उपलब्ध छ, बहुआयामी एरे र म्याट्रिक्सहरूसँग काम गर्नमा केन्द्रित छ, र matrices को प्रयोगसँग सम्बन्धित विभिन्न एल्गोरिदमहरूको कार्यान्वयनको साथ कार्यहरूको ठूलो संग्रह प्रदान गर्दछ। NumPy वैज्ञानिक गणनाका लागि प्रयोग हुने सबैभन्दा लोकप्रिय पुस्तकालयहरू मध्ये एक हो। परियोजना कोड C मा अप्टिमाइजेसन प्रयोग गरेर पाइथनमा लेखिएको छ र BSD इजाजतपत्र अन्तर्गत वितरण गरिएको छ।

NumPy 2.0.0 ले 2006 पछि पहिलो महत्त्वपूर्ण रिलीज चिन्ह लगाउँछ।
नयाँ सुविधाहरू र कार्यसम्पादन अप्टिमाइजेसनको अतिरिक्त, नयाँ संस्करणले ABI, Python API र C-API मा परिवर्तनहरू समावेश गर्दछ जसले पछाडि अनुकूलता तोड्छ। उदाहरणका लागि, NumPy 1.x सँग कम्पाइल गरिएको SciPy पुस्तकालयलाई NumPy 2.0 सँग काम गर्न पुन: कम्पाइलेशन आवश्यक पर्दछ। केही अवस्थामा, कोड परिवर्तनहरू अनुप्रयोगहरूमा NumPy 2.0 प्रयोग गर्न आवश्यक हुन सक्छ।

Наиболее крупное нарушение связано с сохранением точности скалярных выражений, например, «np.float32(3) + 3» теперь вернёт значение с типом float32, а не float64, а в выражениях с несколькими типами для результата будет использован тип с наивысшей точностью, т.е. «np.array([3], dtype=np.float32) + np.float64(3)» вернёт значение с типом float64. Изменены целочисленные типы, применяемые по умолчанию на платфoрме Windows — на 64-разрядных системах теперь применяется 64-разрядный целый тип, а на 32-разрядных — 32-разрядный (ранее использовался аналог Си-типа long, а теперь эквивалент np.intp).

C-API मा केही परिभाषाहरू प्रतिस्थापन वा हटाइएका छन्, उदाहरणका लागि, PyArray_Descr संरचना परिवर्तन गरिएको छ। NPY_MAXDIMS र NPY_MAXARGS म्याक्रोहरू मार्फत सेट गरिएका आयामहरू र तर्कहरूको अधिकतम संख्या 64 मा बढाइएको छ। सबै जटिल प्रकारहरूलाई C99 विशिष्टता (cfloat_t, cdouble_t, clongdouble_t) बाट मानक प्रकारहरू प्रयोग गर्न स्विच गरिएको छ। अनुकूलन dtypes सिर्जना गर्न नयाँ C API थपियो। नयाँ सरलीकृत प्रारम्भिक कार्यहरू PyArray_ImportNumPyAPI र PyUFunc_ImportUFuncAPI प्रस्तावित गरिएको छ।

Python API ले सार्वजनिक र निजी API हरू बीच थप स्पष्ट विभाजन प्रदान गर्दछ र नयाँ मोड्युल संरचना परिचय गर्दछ। लगभग 100 प्रकार्यहरू, मोड्युलहरू, र स्थिरहरू मुख्य "np" नेमस्पेसबाट बाहिर सारिएका छन्, हटाइएको वा हटाइएको छ।
np.lib नेमस्पेस सफा गरियो। मुख्य नेमस्पेसमा वस्तुहरूको संख्या १०% र numpy.lib नेमस्पेसमा ८०% ले घटाइएको छ। numpy.core नेमस्पेस निजीमा सारिएको छ। np.ndarray र np.generic कक्षाहरूबाट केही विधिहरू हटाइयो। स्ट्रिङ अपरेसनहरूसँग नयाँ नेमस्पेस numpy.stringsf सिर्जना गरियो।

नयाँ सुविधाहरूमा सबै numpy.fft प्रकार्यहरूमा float32 र longdouble प्रकारका लागि समर्थन, मुख्य नेमस्पेसमा मानक एरे API को लागि समर्थन, नयाँ नेमस्पेस र चर लम्बाइ स्ट्रिङहरूका लागि प्रकारहरू समावेश छन्। स्ट्रिङ प्रकार्य क्रमबद्ध, argsort, विभाजन र argpartition को लागि Intel x86-simd-sort र Google Highway पुस्तकालयहरू प्रयोग गरी कार्यसम्पादन अप्टिमाइजेसन गरिएको छ, numpy.char मोड्युलमा निश्चित स्ट्रिङहरूका साथ कार्यहरू तीव्र पारिएको छ। नयाँ API थपियो
ट्रेसिङ र आत्मनिरीक्षणको लागि opt_func_info।

स्रोत: opennet.ru