数组 API 标准兼容性#

NumPy 的主命名空间以及 numpy.fft 和 numpy.linalg 命名空间与 Python 数组 API 标准的 2022.12 版本 兼容[1]。

NumPy 旨在实现对 2023.12 版本 和标准的未来版本的支持——假设这些未来版本可以升级到 NumPy 的 向后兼容性策略。

对于希望编写可在 NumPy 和其他数组库中使用的代码的下游库和最终用户的用法指南，我们参考数组 API 标准本身的文档以及 SciPy 和 scikit-learn 中面向代码和开发人员的文档。

请注意，为了将符合标准的代码与旧版本的 NumPy（< 2.0）一起使用，array-api-compat 包可能很有用。为了测试使用 NumPy 的代码是否仅使用符合标准的功能而不是任何 NumPy 特定的功能，可以使用 array-api-strict 包。

历史

NumPy 1.22.0 是第一个包含对数组 API 标准支持的版本，通过一个单独的 numpy.array_api 子模块。此模块被标记为实验性（导入时会发出警告），并在 NumPy 2.0 中删除，因为完整支持已包含在主命名空间中。NEP 47 和 NEP 56 描述了在 NumPy 中实现数组 API 标准的动机和范围。

入口点#

NumPy 安装了一个 入口点，可用于发现目的。

>>> from importlib.metadata import entry_points
>>> entry_points(group='array_api', name='numpy')
[EntryPoint(name='numpy', value='numpy', group='array_api')]

请注意，省略 name='numpy' 将导致返回所有安装了入口点的数组 API 标准兼容实现的入口点列表。

脚注

检查#

NumPy 实现了 数组 API 检查实用程序。可以通过 __array_namespace_info__() 函数访问这些函数，该函数返回包含检查实用程序的命名空间。

__array_namespace_info__()

获取 NumPy 的数组 API 检查命名空间。
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