NumPy 1.16.4 发布说明#

NumPy 1.16.4 版本修复了针对 1.16.3 版本报告的错误，并从主分支回溯了多项增强功能，这些功能似乎适用于作为最后一个支持 Python 2.7 的发布系列。PyPI 上的 wheel 包与 OpenBLAS v0.3.7-dev 链接，这应该能解决 Skylake 系列 CPU 上的问题。

构建此版本的下游开发者应使用 Cython >= 0.29.2，如果使用 OpenBLAS，则应使用 OpenBLAS > v0.3.7。支持的 Python 版本是 2.7 和 3.5-3.7。

新弃用#

C-API 包装数组的可写标志#

当通过 C-API 创建数组以包装数据指针时，我们唯一能判断数据读写性质的指标就是创建时设置的 writeable 标志。强制将此标志设为可写是危险的。将来将无法从 Python 将可写标志切换为 True。由于以这种方式创建的数组在实践中非常罕见，并且仅通过 NumPy C-API 提供，因此此弃用不应影响太多用户。

兼容性说明#

随机流的潜在变化#

由于对随机浮点数应用对数时存在错误，如果基础 MT19937 随机流中生成了 0，那么从 np.random.beta、np.random.binomial、np.random.laplace、np.random.logistic、np.random.logseries 或 np.random.multinomial 采样时，流可能会发生变化。发生这种情况的概率为 \(10^{53}\) 分之一，因此对于任何给定的种子，流发生变化的概率极小。如果基础生成器中遇到 0，则现在会丢弃产生的错误值（np.inf 或 np.nan）。

变更#

numpy.lib.recfunctions.structured_to_unstructured 不再压缩单字段视图#

以前，structured_to_unstructured(arr[['a']]) 会产生一个与 structured_to_unstructured(arr[['a', b']]) 不一致的压缩结果。这是意外。旧的行为可以通过 structured_to_unstructured(arr[['a']]).squeeze(axis=-1) 或更简单地通过 arr['a'] 来保留。

贡献者#

共有 10 人为本次发布做出了贡献。名字旁有“+”的人是首次贡献补丁。

  • Charles Harris

  • Eric Wieser

  • Dennis Zollo +

  • Hunter Damron +

  • Jingbei Li +

  • Kevin Sheppard

  • Matti Picus

  • Nicola Soranzo +

  • Sebastian Berg

  • Tyler Reddy

合并的拉取请求#

本次发布共合并了 16 个拉取请求。

  • #13392: BUG: 某些 PyPy 版本缺少 PyStructSequence_InitType2。

  • #13394: MAINT, DEP: 修复已弃用的 assertEquals()

  • #13396: BUG: 修复 structured_to_unstructured 在单字段类型上的问题（回溯）

  • #13549: BLD: 使用 pytest 4.5 再次使 CI 通过

  • #13552: TST: 在 conftest.py 中注册标记。

  • #13559: BUG: 移除 arraymultiter_new 中空 kwargs 导致的 ValueError

  • #13560: BUG: 在 crackfortran 中将 TypeError 添加到可接受的异常中。

  • #13561: BUG: 在 descr_to_dtype 中处理子数组

  • #13562: BUG: 保护生成器免受 log(0.0) 影响

  • #13563: BUG: 始终从 structured_to_unstructured 返回视图，当…

  • #13564: BUG: 检查编译器版本时捕获 stderr

  • #13565: BUG: longdouble(int) 不工作

  • #13587: BUG: distutils/system_info.py 修复缺少的 subprocess 导入 (#13523)

  • #13620: BUG,DEP: 修复没有基的数组的可写标志设置

  • #13641: MAINT: 为 1.16.4 版本做准备。

  • #13644: BUG: 打印相对误差和绝对误差时特殊处理对象数组