NumPy 1.10.0 发行说明#
此版本支持 Python 2.6 - 2.7 和 3.2 - 3.5。
亮点#
numpy.distutils 现在支持通过传递给 setup.py build 的 –parallel/-j 参数进行并行编译
numpy.distutils 现在支持通过 site.cfg 进行额外的自定义，以控制编译参数，例如运行时库、额外的链接/编译标志。
新增 np.linalg.multi_dot：在一个函数调用中计算两个或多个数组的点积，同时自动选择最快的求值顺序。
新函数 np.stack 提供了一个通用接口，用于沿新轴连接一系列数组，补充了 np.concatenate 沿现有轴连接的功能。
将 nanprod 添加到 nanfunctions 函数集。
支持 Python 3.5 中的 '@' 运算符。
已终止支持#
_dotblas 模块已被移除。CBLAS 支持现在已集成到 Multiarray 中。
testcalcs.py 文件已被移除。
polytemplate.py 文件已被移除。
npy_PyFile_Dup 和 npy_PyFile_DupClose 已从 npy_3kcompat.h 中移除。
splitcmdline 已从 numpy/distutils/exec_command.py 中移除。
try_run 和 get_output 已从 numpy/distutils/command/config.py 中移除。
不再支持数组打印中的 a._format 属性。
skiprows和missing关键字已从 np.genfromtxt 中移除。old_behavior关键字已从 np.correlate 中移除。
未来变更#
在诸如
arr1 == arr2的数组比较中，许多涉及字符串或结构化 dtype 的特殊情况过去返回标量，现在会发出FutureWarning或DeprecationWarning，未来将改为执行元素级比较或引发错误。在
np.lib.split中，结果中的空数组无论被分割数组的维度如何，其维度始终为(0,)。在 NumPy 1.11 中，该行为将改变以保留维度。此更改的FutureWarning自 NumPy 1.9 以来就已存在，但由于一个错误，有时没有发出警告且维度已被保留。SafeEval 类将在 NumPy 1.11 中移除。
alterdot 和 restoredot 函数将在 NumPy 1.11 中移除。
有关这些更改的更多详细信息，请参见下文。
兼容性说明#
默认类型转换规则变更#
原地操作的默认类型转换已更改为 'same_kind'。例如，如果 n 是一个整数数组，f 是一个浮点数数组，那么 n += f 将导致 TypeError，而在之前的 NumPy 版本中，浮点数会被静默转换为整数。在极不可能出现示例代码不是实际错误的情况下，可以通过将其重写为 np.add(n, f, out=n, casting='unsafe') 的方式向后兼容地更新它。旧的 'unsafe' 默认值自 NumPy 1.7 起已被弃用。
numpy 版本字符串#
为符合 PEP 440，开发版本构建的 numpy 版本字符串已从 x.y.z.dev-githash 更改为 x.y.z.dev0+githash（注意加号）。
放松步幅检查#
NPY_RELAXED_STRIDE_CHECKING 现在默认为 True。
更新：在 1.10.2 版本中，出于向后兼容性原因，NPY_RELAXED_STRIDE_CHECKING 的默认值已更改为 false。在将其设为默认值之前，需要更多时间。作为路线图的一部分，还添加了对非 C-contiguous 数组的 f_contiguous 维度更改视图的弃用。
除了 axis=0 之外，沿任何轴连接一维数组都会引发 IndexError#
自 NumPy 1.7 以来，使用 axis != 0 就会引发 DeprecationWarning，现在会引发错误。
np.ravel、np.diagonal 和 np.diag 现在保留子类型#
x.ravel() 和 np.ravel(x) 之间，以及 x.diagonal() 和 np.diagonal(x) 之间存在不一致的行为：方法保留子类型，而函数不保留。这已得到修复，现在函数行为与方法一致，保留子类型，但矩阵除外。矩阵是为了向后兼容而特殊处理的，仍然像以前一样返回一维数组。如果需要保留矩阵子类型，请使用方法而不是函数。
rollaxis 和 swapaxes 总是返回一个视图#
以前，除了轴序没有改变的情况（此时返回输入数组）之外，都会返回一个视图。现在在所有情况下都返回一个视图。
nonzero 现在返回基本 ndarray#
以前，一维输入（返回基本 ndarray）和高维输入（保留子类）之间存在不一致。现在行为已统一，返回将是基本 ndarray。子类仍然可以通过提供自己的 nonzero 方法来覆盖此行为。
C API#
swapaxes 的更改也适用于 PyArray_SwapAxes C 函数，该函数现在在所有情况下都返回一个视图。
nonzero 的更改也适用于 PyArray_Nonzero C 函数，该函数现在在所有情况下都返回一个基本 ndarray。
dtype 结构 (PyArray_Descr) 在末尾新增了一个成员，用于缓存其哈希值。这应该不会影响任何编写良好的应用程序。
串联函数 DeprecationWarning 的更改也影响 PyArray_ConcatenateArrays，
recarray 字段返回类型#
以前，通过属性和索引访问的 recarray 字段的返回类型不一致，字符串类型的字段会作为 chararrays 返回。现在，通过属性或索引访问的字段，非结构化类型的字段将返回 ndarray，而结构化类型的字段将返回 recarray。值得注意的是，这会影响包含带空格字符串的 recarrays，因为 chararrays 会截断尾随空格，而字符串类型的 ndarrays 会保留尾随空格。此外，嵌套结构化字段的 dtype.type 现在已继承。
recarray 视图#
现在，将 ndarray 视为 recarray 会自动将 dtype 转换为 np.record。请参阅新的记录数组文档。此外，将具有非结构化 dtype 的 recarray 视为 recarray 不再将结果类型转换为 ndarray - 结果仍将是 recarray。
ufunc 的 'out' 关键字参数现在接受数组元组#
使用 ufunc 的 'out' 关键字参数时，可以提供一个数组元组，每个 ufunc 输出一个数组。对于具有单个输出的 ufunc，单个数组也是有效的 'out' 关键字参数。以前，在 'out' 关键字参数中可以提供单个数组，并将其用作具有多个输出的 ufunc 的第一个输出，此做法已被弃用，现在将导致 DeprecationWarning，未来将导致错误。
字节数组索引现在会引发 IndexError#
在 Python 3 中使用字节字符串对 ndarray 进行索引现在会引发 IndexError 而不是 ValueError。
包含带数组对象的掩码数组#
对于此类（罕见）掩码数组，获取单个被掩码的项不再返回损坏的掩码数组，而是返回该项的完全掩码版本。
遇到无效值时，中位数会发出警告并返回 nan#
类似于均值，中位数和百分位数现在会在存在 NaN 的切片中发出运行时警告并返回 NaN。要在忽略无效值的情况下计算中位数或百分位数，请使用新的 nanmedian 或 nanpercentile 函数。
numpy.ma.testutils 中可用的函数已更改#
numpy.testing 中的所有函数都曾可通过 numpy.ma.testutils 获得，但并非所有函数都被重新定义以与掩码数组一起使用。现在，这些函数中的大部分已从 numpy.ma.testutils 中移除，只保留了少量子集以保持向后兼容性。从长远来看，这应该有助于避免错误使用不正确的函数，但可能会给某些用户带来导入问题。
新特性#
从 site.cfg 读取额外标志#
以前，依赖库和 NumPy 本身的编译自定义只能通过修改 distutils 包中的代码来实现。现在 numpy.distutils 会从 *site.cfg* 的每个组中读取以下额外标志：
runtime_library_dirs/rpath，设置运行时库目录以覆盖LD_LIBRARY_PATH
extra_compile_args，为源代码编译添加额外标志extra_link_args，链接库时添加额外标志
这至少应该部分地完成用户自定义。
np.cbrt 计算实浮点数的立方根#
np.cbrt 封装了 C99 立方根函数 cbrt。与 np.power(x, 1./3.) 相比，它对负实浮点数有良好的定义，并且速度更快一些。
numpy.distutils 现在允许并行编译#
通过向 setup.py build 传递 –parallel=n 或 -j n，现在扩展的编译将在 n 个并行进程中执行。并行化仅限于一个扩展内的文件，因此使用 Cython 的项目不会从中受益，因为它从单个文件构建扩展。
genfromtxt 新增 max_rows 参数#
genfromtxt 中已添加 max_rows 参数，用于限制单次调用中读取的行数。利用此功能，可以通过重复调用该函数来读取存储在单个文件中的多个数组。
新函数 np.broadcast_to 用于调用数组广播#
np.broadcast_to 根据 NumPy 的广播规则手动将数组广播到给定形状。该功能类似于 broadcast_arrays（实际上已重写为内部使用 broadcast_to），但只需单个数组。
用于测试警告的新上下文管理器 clear_and_catch_warnings#
当 Python 发出警告时，它会在引发警告的模块中记录该警告已发出，并存储在模块属性 __warningregistry__ 中。一旦发生这种情况，除非清除 __warningregistry__ 中的相关条目，否则无法再次发出该警告。这使得测试警告变得困难和脆弱，因为如果您的测试是在另一个已经引发警告的测试之后进行的，您将无法发出或测试该警告。上下文管理器 clear_and_catch_warnings 在进入时清除模块注册表中的警告，并在退出时重置它们，这意味着警告可以被重新引发。
cov 新增 fweights 和 aweights 参数#
fweights 和 aweights 参数通过对观测向量应用两种类型的加权，为协方差计算添加了新功能。fweights 数组表示每个观测向量的重复次数，而 aweights 数组则提供了它们的相对重要性或概率。
支持 Python 3.5+ 中的 '@' 运算符#
Python 3.5 增加了对 PEP465 中提出的矩阵乘法运算符 '@' 的支持。已实现了对其的初步支持，并添加了一个等效函数 matmul，用于测试和在早期 Python 版本中使用。该函数是初步的，其可选参数的顺序和数量预计会发生变化。
fft 函数新增 norm 参数#
默认归一化使正向变换不缩放，逆向变换按 \(1/n\) 缩放。通过将关键字参数 norm 设置为 "ortho"（默认值为 None），可以获得酉变换，这样正向和逆向变换都将按 \(1/\\sqrt{n}\) 缩放。
改进#
np.digitize 使用二分查找#
np.digitize 现在是根据 np.searchsorted 实现的。这意味着使用二分查找来分箱值，这对于大量分箱而言比以前的线性查找具有更好的可扩展性。它还消除了输入数组必须为一维的要求。
np.poly 现在将整数输入转换为浮点数#
np.poly 现在会将整数类型的一维输入数组转换为双精度浮点数，以防止在计算首一多项式时发生整数溢出。仍然可以通过传入对象类型数组（例如用 Python 整数填充）来获得更高精度的结果。
np.interp 现在可用于周期函数#
np.interp 现在有一个新参数 period，它提供输入数据 xp 的周期。在这种情况下，输入数据将根据给定周期正确归一化，并在 xp 的每个端点添加一个端点，以闭合前一个和下一个周期循环，从而产生正确的插值行为。
np.pad 支持 pad_width 和 constant_values 的更多输入类型#
constant_values 参数现在接受 NumPy 数组和浮点值。NumPy 数组支持作为 pad_width 的输入，如果其值不是整数类型，则会引发异常。
np.argmax 和 np.argmin 现在支持 out 参数#
为了与 ndarray.argmax 和 ndarray.argmin 保持一致，out 参数已添加到 np.argmax 和 np.argmin 中。新参数的行为与这些方法中的行为完全相同。
检测并使用更多系统 C99 复数函数#
complex.h 中的所有函数现在都可被检测到。以下函数有新的备用实现：
npy_ctan，
npy_cacos, npy_casin, npy_catan
npy_ccosh, npy_csinh, npy_ctanh，
npy_cacosh, npy_casinh, npy_catanh
由于这些改进，返回的值会有一些小的变化，特别是对于特殊情况。
np.loadtxt 支持 float.hex 方法生成的字符串#
float.hex 产生的字符串类似于 0x1.921fb54442d18p+1，因此这并不是用于表示无符号整数类型的十六进制。
np.isclose 正确处理整数 dtype 的最小值#
为了正确处理整数类型的最小值，np.isclose 现在在比较期间将转换为浮点 dtype。这使其行为与 np.allclose 提供的行为保持一致。
np.allclose 内部使用 np.isclose。#
np.allclose 现在内部使用 np.isclose，并通过设置 equal_nan=True 继承了将 NaN 视为相等的比较能力。现在也保留了子类，例如 np.ma.MaskedArray。
np.genfromtxt 现在正确处理大整数#
np.genfromtxt 现在可以正确处理 32 位系统上大于 2**31-1 和 64 位系统上大于 2**63-1 的整数（以前在这些情况下会因 OverflowError 而崩溃）。大于 2**63-1 的整数将转换为浮点值。
np.load、np.save 具有 pickle 向后兼容性标志#
函数 np.load 和 np.save 具有额外的关键字参数，用于控制 pickled Python 对象的向后兼容性。这使得 Python 3 上的 NumPy 能够加载包含在 Python 2 上生成的对象数组的 npy 文件。
MaskedArray 支持更复杂的基类#
内置的关于基类行为类似于普通数组的假设正在被移除。特别是，设置和获取元素及范围将尊重基类对 __setitem__ 和 __getitem__ 的覆盖，算术运算将尊重对 __add__、__sub__ 等的覆盖。
变更#
dotblas 功能已移至 multiarray#
dot、inner 和 vdot 的 cblas 版本已集成到 multiarray 模块中。特别是，vdot 现在是一个 multiarray 函数，而以前不是。
更严格地检查 gufunc 签名合规性#
现在对广义通用函数的输入与函数签名进行更严格的检查：所有核心维度都必须存在于输入数组中；具有相同标签的核心维度必须具有完全相同的大小；并且必须指定输出核心维度，可以通过相同标签的输入核心维度或通过传入的输出数组来指定。
np.einsum 返回的视图是可写的#
现在，只要输入数组是可写的，np.einsum 返回的视图就将是可写的。
np.argmin 跳过 NaT 值#
np.argmin 现在会跳过 datetime64 和 timedelta64 数组中的 NaT 值，使其与 np.min、np.argmax 和 np.max 保持一致。
弃用#
涉及字符串或结构化 dtype 的数组比较#
通常，数组上的比较操作会执行元素级比较并返回布尔数组。但在某些特殊情况下，特别是涉及字符串或结构化 dtype 时，NumPy 历来会返回一个标量。例如
### Current behaviour
np.arange(2) == "foo"
# -> False
np.arange(2) < "foo"
# -> True on Python 2, error on Python 3
np.ones(2, dtype="i4,i4") == np.ones(2, dtype="i4,i4,i4")
# -> False
延续 1.9 版本开始的工作，在 1.10 版本中，这些比较现在将引发 FutureWarning 或 DeprecationWarning，未来它们将被修改，使其行为与其他比较操作更一致，例如
### Future behaviour
np.arange(2) == "foo"
# -> array([False, False])
np.arange(2) < "foo"
# -> error, strings and numbers are not orderable
np.ones(2, dtype="i4,i4") == np.ones(2, dtype="i4,i4,i4")
# -> [False, False]
SafeEval#
numpy/lib/utils.py 中的 SafeEval 类已弃用，将在下一版本中移除。
alterdot, restoredot#
alterdot 和 restoredot 函数不再执行任何操作，并且已被弃用。
pkgload, PackageLoader#
这些加载包的方式现已弃用。
corrcoef 的 bias, ddof 参数#
传递给 corrcoef 函数的 bias 和 ddof 参数的值在相关系数所隐含的除法中抵消，因此对返回值没有影响。
我们现在弃用 corrcoef 和掩码数组版本 ma.corrcoef 的这些参数。
由于我们正在弃用 ma.corrcoef 的 bias 参数，我们也弃用将 allow_masked 参数作为位置参数的使用，因为其位置将随着 bias 的移除而改变。allow_masked 最终将成为一个仅限关键字的参数。
dtype 字符串表示更改#
自 1.6 版本以来，如果从字符串表示（例如 'f4'）创建 dtype 对象时，如果大小与现有类型不对应，则会发出弃用警告，并默认为该类型创建默认大小的 dtype。从本版本开始，这将引发 TypeError。
唯一的例外是对象 dtype，其中 'O4' 和 'O8' 仍将发出弃用警告。这种平台相关的表示将在下一版本中引发错误。
为了准备这次即将到来的更改，对象 dtype 的字符串表示（即 np.dtype(object).str）不再包含项大小，即将返回 '|O' 而不是以前的 '|O4' 或 '|O8'。