NumPy ਵਿਗਿਆਨਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਾਈਥਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ 2.0.0 ਜਾਰੀ ਕੀਤੀ ਗਈ

ਵਿਗਿਆਨਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ NumPy 2.0.0 ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਇੱਕ ਰੀਲੀਜ਼ ਉਪਲਬਧ ਹੈ, ਜੋ ਬਹੁ-ਆਯਾਮੀ ਐਰੇ ਅਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ, ਅਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਲਗੋਰਿਥਮਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। NumPy ਵਿਗਿਆਨਕ ਗਣਨਾਵਾਂ ਲਈ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਕੋਡ ਨੂੰ C ਵਿੱਚ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ BSD ਲਾਇਸੰਸ ਦੇ ਅਧੀਨ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।

NumPy 2.0.0 2006 ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਪਹਿਲੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੀਲੀਜ਼ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਨਵੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਨਵੇਂ ਸੰਸਕਰਣ ਵਿੱਚ ABI, Python API ਅਤੇ C-API ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜੋ ਪਿਛੜੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਤੋੜਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, NumPy 1.x ਨਾਲ ਕੰਪਾਇਲ ਕੀਤੀ SciPy ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਨੂੰ NumPy 2.0 ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਮੁੜ ਕੰਪਾਇਲੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ। ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ NumPy 2.0 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਕੋਡ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬੱਗ ਸਕੇਲਰ ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਸੰਭਾਲ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, "np.float32(3) + 3" ਹੁਣ float32 ਕਿਸਮ ਦਾ ਮੁੱਲ ਵਾਪਸ ਕਰੇਗਾ, float64 ਨਹੀਂ, ਅਤੇ ਕਈ ਕਿਸਮਾਂ ਵਾਲੇ ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਵਿੱਚ, ਨਤੀਜੇ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਾਲੀ ਕਿਸਮ ਵਰਤੀ ਜਾਵੇਗੀ, ਭਾਵ "np.array([3], dtype=np.float32) + np.float64(3)" float64 ਕਿਸਮ ਦਾ ਮੁੱਲ ਵਾਪਸ ਕਰੇਗਾ। ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਡਿਫਾਲਟ ਪੂਰਨ ਅੰਕ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। Windows — 64-ਬਿੱਟ ਸਿਸਟਮਾਂ 'ਤੇ, ਹੁਣ ਇੱਕ 64-ਬਿੱਟ ਪੂਰਨ ਅੰਕ ਕਿਸਮ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ 32-ਬਿੱਟ ਸਿਸਟਮਾਂ 'ਤੇ, ਇੱਕ 32-ਬਿੱਟ ਕਿਸਮ (ਪਹਿਲਾਂ, C-ਟਾਈਪ ਐਨਾਲਾਗ long ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਸੀ, ਪਰ ਹੁਣ ਬਰਾਬਰ np.intp)।

C-API ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਿਆ ਜਾਂ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, PyArray_Descr ਬਣਤਰ ਨੂੰ ਬਦਲਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। NPY_MAXDIMS ਅਤੇ NPY_MAXARGS ਮੈਕਰੋ ਦੁਆਰਾ ਸੈੱਟ ਕੀਤੇ ਮਾਪਾਂ ਅਤੇ ਆਰਗੂਮੈਂਟਾਂ ਦੀ ਅਧਿਕਤਮ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ 64 ਤੱਕ ਵਧਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਸਾਰੀਆਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ C99 ਨਿਰਧਾਰਨ (cfloat_t, cdouble_t, clongdouble_t) ਤੋਂ ਮਿਆਰੀ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਸਵਿਚ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਕਸਟਮ dtypes ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਨਵਾਂ C API ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਨਵੇਂ ਸਰਲੀਕ੍ਰਿਤ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਫੰਕਸ਼ਨ PyArray_ImportNumPyAPI ਅਤੇ PyUFunc_ImportUFuncAPI ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।

ਪਾਈਥਨ API ਜਨਤਕ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ API ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਹੋਰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਵਿਭਾਜਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਮੋਡੀਊਲ ਢਾਂਚਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਲਗਭਗ 100 ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ, ਮੋਡੀਊਲ ਅਤੇ ਸਥਿਰਾਂਕ ਨੂੰ ਮੁੱਖ "np" ਨੇਮਸਪੇਸ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਲਿਜਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਬਰਤਰਫ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਾਂ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
np.lib ਨੇਮਸਪੇਸ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕੀਤਾ। ਮੁੱਖ ਨੇਮਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ 10% ਘਟਾਈ ਗਈ ਹੈ, ਅਤੇ numpy.lib ਨੇਮਸਪੇਸ ਵਿੱਚ 80%। numpy.core ਨੇਮਸਪੇਸ ਨੂੰ ਨਿੱਜੀ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। np.ndarray ਅਤੇ np.generic ਕਲਾਸਾਂ ਤੋਂ ਕੁਝ ਢੰਗਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਸਟ੍ਰਿੰਗ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਨੇਮਸਪੇਸ numpy.stringsf ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।

ਨਵੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ numpy.fft ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ float32 ਅਤੇ longdouble ਕਿਸਮਾਂ ਲਈ ਸਮਰਥਨ, ਮੁੱਖ ਨੇਮਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਸਟੈਂਡਰਡ ਐਰੇ API ਲਈ ਸਮਰਥਨ, ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਨੇਮਸਪੇਸ ਅਤੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲੰਬਾਈ ਵਾਲੀਆਂ ਸਤਰਾਂ ਲਈ ਕਿਸਮਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਸਟ੍ਰਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਲੜੀਬੱਧ, ਆਰਗਸੋਰਟ, ਭਾਗ ਅਤੇ ਆਰਗਪਾਰਟੀਸ਼ਨ ਲਈ Intel x86-simd-sort ਅਤੇ Google ਹਾਈਵੇ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਨੁਕੂਲਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, numpy.char ਮੋਡੀਊਲ ਵਿੱਚ ਫਿਕਸਡ ਸਟ੍ਰਿੰਗਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਨਵਾਂ API ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ
ਟਰੇਸਿੰਗ ਅਤੇ ਆਤਮ ਨਿਰੀਖਣ ਲਈ opt_func_info।

ਸਰੋਤ: opennet.ru