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  • Meta-NEPs（关于 NEP 或活跃流程的 NEP）
    • NEP 0 — 目的和流程
    • NEP 23 — 向后兼容性和弃用策略
    • NEP 36 — 公平竞争
    • NEP 45 — C 语言风格指南
    • NEP 46 — NumPy 赞助指南
    • NEP 48 — NumPy 项目资金使用
    • NEP X — 模板和说明
  • 临时 NEP（临时接受；接口可能更改）
  • 已接受的 NEP（实施中）
    • NEP 41 — 新数据类型系统第一步
    • NEP 42 — 新颖且可扩展的 DTypes
    • NEP 44 — 重构 NumPy 文档
    • NEP 51 — 更改 NumPy 标量表示
    • NEP 54 — SIMD 基础设施演进：迁移到 C++ 时采用 Google Highway
  • 开放 NEP（审议中）
    • NEP 43 — 增强 UFunc 的可扩展性
    • NEP 53 — 为 NumPy 2.0 演进 NumPy C-API
  • 已完成的 NEP
    • NEP 1 — NumPy 数组的简单文件格式
    • NEP 5 — 通用通用函数
    • NEP 7 — 在 NumPy 中实现某些日期/时间类型的提案
    • NEP 10 — 优化迭代器/UFunc 性能
    • NEP 13 — 覆盖 UFunc 的机制
    • NEP 14 — 停止支持 Python 2.7 的计划
    • NEP 15 — 合并 multiarray 和 umath
    • NEP 18 — NumPy 高级数组函数的派发机制
    • NEP 19 — 随机数生成器策略
    • NEP 20 — 通用通用函数签名的扩展
    • NEP 22 — NumPy 数组的鸭子类型 - 高层概览
    • NEP 27 — 零秩数组
    • NEP 28 — numpy.org 网站重新设计
    • NEP 29 — 推荐 Python 和 NumPy 版本支持作为社区政策标准
    • NEP 32 — 从 NumPy 中移除财务函数
    • NEP 34 — 禁止从序列推断 ``dtype=object``
    • NEP 35 — 通过 ``__array_function__`` 进行数组创建派发
    • NEP 38 — 使用 SIMD 优化指令以提高性能
    • NEP 40 — NumPy 中的遗留数据类型实现
    • NEP 49 — 数据分配策略
    • NEP 50 — Python 标量提升规则
    • NEP 52 — NumPy 2.0 的 Python API 清理
    • NEP 55 — 向 NumPy 添加 UTF-8 可变宽度字符串 DType
    • NEP 56 — NumPy 主命名空间中的 Array API 标准支持
  • 推迟和已取代的 NEP
    • NEP 2 — 在启用大量警告标志的情况下构建 numpy 而不显示警告的提案
    • NEP 3 — 清理 numpy.core 的数学配置
    • NEP 4 — 关于在 NumPy 中实现某些日期/时间类型的（第三个）提案
    • NEP 6 — 将 Trac 替换为不同的 bug 跟踪器
    • NEP 8 — 在 NumPy 中添加 groupby 功能的提案
    • NEP 9 — 结构化数组扩展
    • NEP 11 — 推迟 UFunc 求值
    • NEP 12 — NumPy 中的缺失数据功能
    • NEP 21 — 简化和明确的高级索引
    • NEP 24 — 缺失数据功能 - NEP 12 的替代方案 1
    • NEP 25 — 通过特殊 dtype 支持 NA
    • NEP 26 — 缺失数据 NEP 总结与讨论
    • NEP 30 — NumPy 数组的鸭子类型 - 实现
    • NEP 31 — NumPy API 的上下文本地和全局覆盖
    • NEP 37 — 针对 NumPy 类型模块的派发协议
    • NEP 47 — 采用 Array API 标准
  • 已拒绝和已撤回的 NEP
    • NEP 16 — 用于识别“鸭子数组”的抽象基类
    • NEP 17 — 分离出掩码数组
  • 路线图 & NumPy 增强提案
  • 开放 NEP（审议中）

开放式 NEP（待审议）#

  • NEP 43 — 增强 UFunc 的可扩展性
  • NEP 53 — 为 NumPy 2.0 演进 NumPy C-API

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使用 Sphinx 7.2.6 创建。

使用 PyData Sphinx Theme 0.16.1 构建。