NumPy 1.18.0 发布说明#

除了常见的错误修复外，此 NumPy 版本还清理并文档化了新的随机 C-API，废弃了大量旧的废弃项，并改进了文档的外观。支持的 Python 版本是 3.5-3.8。这是支持 Python 3.5 的最后一个 NumPy 发布系列。

下游开发人员应使用 Cython >= 0.29.14 来支持 Python 3.8，并使用 OpenBLAS >= 3.7 以避免 Skylake 架构上的问题。

亮点#

  • numpy.random 的 C-API 已定义并文档化。

  • 与 64 位 BLAS 和 LAPACK 库链接的基本基础设施。

  • 许多文档改进。

新函数#

将多元超几何分布添加到 numpy.random#

方法 multivariate_hypergeometric 已添加到类 numpy.random.Generator 中。此方法从多元超几何概率分布生成随机变量。（gh-13794）

废弃项#

np.fromfile 和 np.fromstring 将在数据错误时报错#

在未来的 numpy 版本中，函数 np.fromfile 和 np.fromstring 在解析错误数据时将抛出错误。现在，它将发出 DeprecationWarning，而以前则会默默地返回部分甚至无效的数据。此废弃也影响 C 定义的函数 PyArray_FromString 和 PyArray_FromFile（gh-13605）

废弃 ma.fill_value 中非标量数组作为填充值#

将 MaskedArray.fill_value 设置为非标量数组已被废弃，因为将填充值广播到数组的逻辑脆弱，尤其是在切片时。（gh-13698）

废弃 PyArray_As1D, PyArray_As2D#

PyArray_As1D, PyArray_As2D 已废弃，请改用 PyArray_AsCArray（gh-14036）

废弃 np.alen#

np.alen 已废弃。请改用 len。（gh-14181）

废弃财务函数#

根据 NEP-32，财务函数 fv ipmt, irr, mirr, nper, npv, pmt, ppmt, pv 和 rate 已废弃，并将从 NumPy 1.20 中移除。这些函数的替代方案是 Python 包 numpy-financial。（gh-14720）

numpy.ma.mask_cols 和 numpy.ma.mask_row 的 axis 参数已废弃#

此参数始终被忽略。（gh-14996）

已过期的废弃项#

  • PyArray_As1D 和 PyArray_As2D 已被移除，取而代之的是 PyArray_AsCArray（gh-14036）

  • np.rank 已移除。这在 NumPy 1.10 中已废弃，并已由 np.ndim 替换。（gh-14039）

  • 1.13.0 中 expand_dims 轴超出范围的废弃已过期。（gh-14051）

  • PyArray_FromDimsAndDataAndDescr 和 PyArray_FromDims 已移除（它们将始终引发错误）。请改用 PyArray_NewFromDescr 和 PyArray_SimpleNew。（gh-14100）

  • numeric.loads, numeric.load, np.ma.dump, np.ma.dumps, np.ma.load, np.ma.loads 已移除，请改用 pickle 方法（gh-14256）

  • arrayprint.FloatFormat, arrayprint.LongFloatFormat 已移除，请改用 FloatingFormat

  • arrayprint.ComplexFormat, arrayprint.LongComplexFormat 已移除，请改用 ComplexFloatingFormat

  • arrayprint.StructureFormat 已移除，请改用 StructureVoidFormat（gh-14259）

  • np.testing.rand 已移除。这在 NumPy 1.11 中已废弃，并已由 np.random.rand 替换。（gh-14325）

  • numpy/lib/utils.py 中的类 SafeEval 已移除。这在 NumPy 1.10 中已废弃。请改用 np.safe_eval。（gh-14335）

  • 移除 np.select 中对布尔和空条件列表的废弃支持（gh-14583）

  • 数组顺序现在只接受 'C'、'F'、'A' 和 'K'。在 NumPy 1.11 中，更宽松的选项已被废弃。（gh-14596）

  • np.linspace 参数 num 必须是整数。在 NumPy 1.12 中已废弃。（gh-14620）

  • 具有多个输出的 UFunc 必须使用元组作为 out 关键字参数。这完成了 NumPy 1.10 中开始的废弃。（gh-14682）

文件 numpy/testing/decorators.py, numpy/testing/noseclasses.py 和 numpy/testing/nosetester.py 已移除。它们从未打算公开（所有相关对象都存在于 numpy.testing 命名空间中），并且自 NumPy 1.15.0 以来导入它们会发出废弃警告（gh-14567）

兼容性说明#

numpy.lib.recfunctions.drop_fields 不再能返回 None#

如果使用 drop_fields 丢弃所有字段，以前数组会被完全丢弃并返回 None。现在它返回一个与输入形状相同但没有字段的数组。旧的行为可以通过以下方式保留

dropped_arr = drop_fields(arr, ['a', 'b'])
if dropped_arr.dtype.names == ():
    dropped_arr = None

将空 recarray 转换为 None（gh-14510）

numpy.argmin/argmax/min/max 如果数组中存在 NaT 则返回 NaT#

numpy.argmin、numpy.argmax、numpy.min 和 numpy.max 如果数组中存在 NaT 将返回 NaT。（gh-14717）

np.can_cast(np.uint64, np.timedelta64, casting='safe') 现在是 False#

以前这是 True——然而，这与 uint64 不能安全地转换为 int64 不一致，并导致奇怪的类型解析。

如果这影响您的代码，请先将 uint64 转换为 int64。（gh-14718）

从 numpy.random.Generator.integers 改变了随机变量流#

numpy.random.Generator.integers 中存在一个错误，导致 8 位和 16 位整数类型采样有偏差。修复该错误改变了它在先前版本中的输出流。（gh-14777）

为 datetime64, timedelta64 添加更多 ufunc 循环#

np.datetime('NaT') 的行为应该更像 float('Nan')。添加所需的基础设施，以便 np.isinf(a) 和 np.isnan(a) 可以在 datetime64 和 timedelta64 dtypes 上运行。还为 numpy.fmin 和 numpy.fmax 添加了特定的循环，用于掩盖 NaT。这可能需要调整面向用户的代码。具体来说，以前不允许调用 numpy.isinf 或 numpy.isnan 或检查它们是否引发异常的代码将需要适应，而错误地调用 numpy.fmax 和 numpy.fmin 而不是 numpy.maximum 或 numpy.minimum 的代码将需要调整。这也影响 numpy.nanmax 和 numpy.nanmin。（gh-14841）

移动了 numpy.random 中的模块#

作为 API 清理的一部分，numpy.random 中的子模块 bit_generator、philox、pcg64、sfc64, ``common、generator 和 bounded_integers 已分别移动到 _bit_generator、_philox、_pcg64、_sfc64, ``_common、_generator 和 _bounded_integers，以表明它们不属于公共接口。（gh-14608）

C API 更改#

PyDataType_ISUNSIZED(descr) 现在对结构化数据类型返回 False#

以前，它对任何 itemsize 为 0 的数据类型返回 True，但现在它对 itemsize 为 0 的非灵活数据类型 np.dtype([]) 返回 False。（gh-14393）

新特性#

添加我们自己的 *.pxd cython 导入文件#

添加了 numpy/__init__.pxd 文件。它将用于 cimport numpy。（gh-12284）

现在可以将轴的元组输入到 expand_dims#

numpy.expand_dims 的 axis 关键字现在可以接受一个轴的元组。以前，axis 必须是整数。（gh-14051）

支持 64 位 OpenBLAS#

增加了对 64 位（ILP64）OpenBLAS 的支持。详见 site.cfg.example。（gh-15012）

向 F2PY 添加 --f2cmap 选项#

允许指定一个文件以从中加载 Fortran 到 C 类型映射的自定义设置。（gh-15113）

改进#

相同大小的不同 C 数字类型具有唯一的名称#

在任何给定平台上，np.intc、np.int_ 和 np.longlong 中的两种类型以前通过其 repr 看起来无法区分，尽管它们对应的 dtype 具有不同的属性。对于这些类型的无符号对应物，以及在某些平台上对于 np.double 和 np.longdouble 也存在类似问题

这些类型现在始终以唯一的 __name__ 打印。（gh-10151）

argwhere 现在在 0 维数组上产生一致的结果#

在 N 维数组上，numpy.argwhere 现在始终生成形状为 (n_non_zero, arr.ndim) 的数组，即使 arr.ndim == 0 也是如此。以前，在这种情况下，最后一个轴的维度将为 1。（gh-13610）

为 random.permutation 和 random.shuffle 添加 axis 参数#

以前 random.permutation 和 random.shuffle 函数只能沿第一个轴打乱数组；它们现在有了一个新参数 axis，允许沿指定的轴打乱。（gh-13829）

np.random.multivariate_normal 的 method 关键字参数#

np.random.multivariate_normal 现在有一个 method 关键字参数，可能的值为 {'svd', 'eigh', 'cholesky'}。要使用它，请编写 np.random.multivariate_normal(..., method=<method>)。（gh-14197）

为 numpy.fromstring 添加复数支持#

现在 numpy.fromstring 可以读取复数。（gh-14227）

当 axis 不为 None 时，numpy.unique 具有一致的轴序#

在 numpy.unique 中使用 moveaxis 而不是 swapaxes，这样除了参数中的轴之外的轴的顺序将不会被破坏。（gh-14255）

numpy.matmul 与布尔输出现在转换为布尔值#

调用 numpy.matmul 时，如果输出是布尔数组，它会用结果的 uint8 等价物填充数组，而不是 0/1。现在它强制输出为 0 或 1（NPY_TRUE 或 NPY_FALSE）。（gh-14464）

当范围为 2**32 时，numpy.random.randint 产生不正确的值#

1.17.0 中引入的实现在确定是使用 32 位路径还是完整的 64 位路径时，有一个不正确的检查，错误地将高-低范围为 2**32 的随机整数生成重定向到 64 位生成器。（gh-14501）

为 numpy.fromfile 添加复数支持#

现在 numpy.fromfile 可以读取复数。（gh-14730）

如果编译器名为 gcc，则添加 std=c99#

版本 5 之前的 GCC 需要 -std=c99 命令行参数。较新的编译器会自动开启 C99 模式。如果编译器名称中包含 gcc，则编译器设置代码会自动添加该代码。（gh-14771）

变更#

NaT 现在排序到数组的末尾#

NaT 现在在排序时被有效视为最大整数，因此它排序到数组的末尾。此更改是为了与 NaN 排序行为保持一致。（gh-12658）（gh-15068）

np.set_printoptions 中不正确的 threshold 会引发 TypeError 或 ValueError#

以前，不正确的 threshold 会引发 ValueError；现在，对于非数字类型，它会引发 TypeError，对于 nan 值，则引发 ValueError。（gh-13899）

保存带有元数据的 dtype 时发出警告#

当通过 numpy.save 保存带有 metadata 的数组时，将发出 UserWarning。保存此类数组可能无法保留元数据，如果保留元数据，加载它将导致 ValueError。保存和加载中的此缺点将在未来版本中解决。（gh-14142）

numpy.distutils 对于 LDFLAGS 和类似项的追加行为已更改#

numpy.distutils 以前总是覆盖而不是追加 LDFLAGS 和其他类似的用于编译 Fortran 扩展的环境变量。现在默认行为已更改为追加——这在大多数情况下是预期的行为。要保留旧的（覆盖）行为，请将 NPY_DISTUTILS_APPEND_FLAGS 环境变量设置为 0。这适用于：LDFLAGS, F77FLAGS, F90FLAGS, FREEFLAGS, FOPT, FDEBUG, 和 FFLAGS。NumPy 1.16 和 1.17 在这种行为变化会影响所使用的编译标志的情况下发出了构建警告。（gh-14248）

在没有废弃的情况下移除 numpy.random.entropy#

numpy.random.entropy 在 1.17.0 版本中被添加到 numpy.random 命名空间。它本应是一个私有的 C 扩展模块，但被公开了。它已被 numpy.random.SeedSequence 替换，因此该模块被完全移除。（gh-14498）

添加选项以使构建配置安静并使用 -Werror 进行构建#

增加了两个新的配置选项。在 build_src 子命令期间，作为配置 NumPy 的一部分，通过探测对各种运行时函数和例程的支持来创建文件 _numpyconfig.h 和 config.h。以前，在此阶段，非常详细的编译器输出会掩盖更重要的信息。默认情况下，输出被静默。运行 runtests.py --debug-info 将向 build_src 子命令添加 --verbose-cfg，这将恢复以前的行为。

添加 CFLAGS=-Werror 将警告转换为错误，这会在配置期间触发错误。现在 runtests.py --warn-error 将向 build 子命令添加 --warn-error，这会渗透到 build_ext 和 build_lib 子命令。这将在这些阶段添加编译器标志，并将编译器警告转换为错误，同时实际构建 NumPy 本身，避免 build_src 子命令的编译器调用。

（gh-14527）（gh-14518）

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