NumPy 2.2.0 发行说明#

NumPy 2.2.0 版本是一个快速发布版，它使我们回到了一年两次的常规发布周期。此版本进行了一些小的清理工作，并完成了新的 StringDType 的开发，同时改进了对自由线程 Python 的支持。主要亮点包括：

  • 新增函数 matvec 和 vecmat，详见下文。

  • 多处改进的注解。

  • 改进了对新 StringDType 的支持。

  • 改进了对自由线程 Python 的支持。

  • f2py 的修复。

此版本支持 Python 3.10-3.13 版本。

弃用#

  • _add_newdoc_ufunc 现已弃用。ufunc.__doc__ = newdoc 应替代使用。

    (gh-27735)

已过期的弃用#

  • bool(np.array([])) 和其他空数组现在将引发错误。请改用 arr.size > 0 来检查数组是否包含元素。

    (gh-27160)

兼容性说明#

  • numpy.cov 在 rowvar=False 时，现在能正确转置单行（二维数组）设计矩阵。以前，在此场景下，单行设计矩阵会返回一个标量，这是不正确的，因此这是一个行为变更，现在将返回具有适当形状的数组。

    (gh-27661)

新特性#

  • 用于矩阵-向量和向量-矩阵乘积的新函数

    定义了两个新的广义 ufunc

    • numpy.matvec - 矩阵-向量乘积，分别将参数视为矩阵和列向量的堆栈。

    • numpy.vecmat - 向量-矩阵乘积，分别将参数视为列向量和矩阵的堆栈。对于复数向量，将取共轭。

    这些函数是对现有 numpy.matmul 以及 NumPy 2.0 中新增的 numpy.vecdot 的补充。

    请注意，numpy.matmul 从不取复共轭，即使其左侧输入是向量时也是如此，而 numpy.vecdot 和 numpy.vecmat 都会对左侧的复数向量取共轭（这些向量被认为是转置的，遵循物理约定）。

    (gh-25675)

  • np.complexfloating[T, T] 现在也可以写为 np.complexfloating[T]

    (gh-27420)

  • UFuncs 现在支持 __dict__ 属性并允许覆盖 __doc__（直接或通过 ufunc.__dict__["__doc__"]）。__dict__ 还可以用于覆盖其他属性，例如 __module__ 或 __qualname__。

    (gh-27735)

  • np.number 及其子类型的“nbit”类型参数现在默认为 typing.Any。这样，即使在严格模式下，类型检查器也会将诸如 x: np.floating 之类的注解推断为 x: np.floating[Any]。

    (gh-27736)

改进#

  • datetime64 和 timedelta64 的哈希值现在与 Python 内置的 datetime 和 timedelta 的哈希值正确匹配。即使对于具有不同时间单位但值相等的情况，哈希值现在也评估为相等。

    (gh-14622)

  • 修复了使用 StringDType 参数的字符串 ufuncs 在提升方面的一些问题。现在，混合使用 StringDType 和固定宽度 DType 的字符串 ufuncs 应该会生成更统一的结果。

    (gh-27636)

  • 改进了对空 memmap 的支持。以前，除非设置了非零 offset，否则空 memmap 会失败。现在，即使 offset=0，也支持零大小的 memmap。为了实现这一点，如果 memmap 映射到空文件，则该文件将填充一个字节。

    (gh-27723)

f2py 再次处理多个模块并公开变量#

修复了一个回归问题，该问题允许 F2PY 用户在只有赋值的模块中向 Python 公开变量，并修复了单个源文件中存在多个模块的情况。

(gh-27695)

性能改进和变更#

  • 在自由线程构建中，当许多线程同时调用相同的ufunc操作时，多线程伸缩性得到改善。

    (gh-27896)

  • NumPy 现在为协议使用快速失败的属性查找。这可以大大减少函数调用或数组创建的开销，特别是对于自定义 Python 对象。最大的改进将在 Python 3.12 或更高版本上体现。

    (gh-27119)

  • OpenBLAS 在 x86_64 和 i686 上构建时，使用的内核更少。根据基准测试，这些内核的性能围绕 5 个集群：PRESCOTT NEHALEM SANDYBRIDGE HASWELL SKYLAKEX。

  • Windows 上的 OpenBLAS 链接时没有 quadmath，从而简化了许可。

  • 由于 OpenBLAS 0.3.26 在 Windows 上存在回归问题，使用多线程时的性能改进已被撤销。

    (gh-27147)

  • NumPy 现在还在 Linux 上为大型 np.zeros 分配指示大页。这通常会提高性能。

    (gh-27808)

变更#

  • numpy.fix 对于整数和布尔数据类型输入数组，现在不会执行转换为浮点数据类型的操作。

    (gh-26766)

  • numpy.float64 和 numpy.complex128 的类型注解现在反映出它们也是内置 float 和 complex 类型子类的特点。此更新可防止静态类型检查器在以下情况中报告错误：

    x: float = numpy.float64(6.28)  # valid
z: complex = numpy.complex128(-1j)  # valid

    (gh-27334)

  • 足够大以进行汇总（即元素被 ... 替换）的数组的 repr 现在包含数组的 shape，这类似于零大小且形状不明显的数组的情况。通过此更改，当形状无法从值推断时，将始终给出形状。请注意，虽然写为 shape=...，但此参数实际上无法传递给 np.array 构造函数。如果遇到问题，例如 doctests 失败，可以使用打印选项 legacy=2.1 来获得旧行为。

    (gh-27482)

  • 现在，直接在 NumPy 数组或标量上调用 __array_wrap__ 并在传递 return_scalar 时（NumPy 2 中添加）会正确执行。此外，现在可以在非标量结果上安全地调用标量 __array_wrap__。

    (gh-27807)

将 musllinux CI 镜像和 wheels 从 1_1 更新到 1_2。这是因为 1_1 已经生命周期结束。

(gh-27088)

NEP 50 提升状态选项已移除#

NEP 50 提升状态设置现已移除。它们一直仅作为临时测试手段。如果环境变量设置为 NPY_PROMOTION_STATE=weak 以外的任何值，将发出警告，同时 _set_promotion_state 和 _get_promotion_state 将被移除。如果代码使用了 _no_nep50_warning，在不可用时可以使用 contextlib.nullcontext 替换它。

(gh-27156)