{"id":25389,"date":"2021-02-04T19:35:42","date_gmt":"2021-02-04T18:35:42","guid":{"rendered":"https:\/\/www.multimediaweb.eu\/web-agency\/numpy-1-20-cosa-ce-di-nuovo\/"},"modified":"2021-02-04T19:35:44","modified_gmt":"2021-02-04T18:35:44","slug":"numpy-1-20-cosa-ce-di-nuovo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.multimediaweb.eu\/web-agency\/numpy-1-20-cosa-ce-di-nuovo\/","title":{"rendered":"NumPy 1.20: dichiarazione c&#8217;\u00e8 in in buono stato"},"content":{"rendered":"<p> <br \/>\n<\/p>\n<div>\n<p>\u00c8 stata da poco rilasciata l\u2019ultima  in <a href=\"https:\/\/www.html.it\/guide\/numpy-guida\/\">NumPy<\/a>, il  <a href=\"https:\/\/www.html.it\/guide\/guida-python\/\">Python<\/a> per di pi\u00f9 pratico come tutte quelle applicazioni  hanno a  disbrigare da il valutazione .<\/p>\n<p>La  <strong>1.20<\/strong> introduce diverse cambiamento: nel contorno cercheremo in ricapitolare quelle per di pi\u00f9 significative.<\/p>\n<h2>Tipizzazione: numpy.typing<\/h2>\n<p>NumPy 1.20 introduce un in buono stato sottomodulo chiamato <em>numpy.typing<\/em>,  permetter\u00e0 agli sviluppatori una superiore adattabilit\u00e0 nella <strong>direzione dei tipi<\/strong>, riconoscenza all\u2019immissione in nuovi alias e alle paio classi <code>ArrayLike<\/code> e <code>DtypeLike<\/code>. Va adagio, ,  questo  \u00e8 nuovamente con tappa in incremento, ed \u00e8 plausibile pretendere qualche   a germe delle <em>function annotations<\/em>, su cui il team in incremento \u00e8 ancora all\u2019atto.<\/p>\n<p>A a tutto andare ci\u00f2 si aggiunge anche se un collocamento  scettico mirato a agevolare il criterio in <strong>ampiezza dei dtypes<\/strong> e le relative operazioni in casting.<\/p>\n<h2>Risultato<\/h2>\n<p>Anche se le ottimizzazioni mirate a <strong>costringere la rapidit\u00e0 in uccisione<\/strong> sono state significative, da un superiore rituale in regole SIMD come ottimizzare l\u2019trattamento in dati multipli con comparazione. Ci\u00f2 dovrebbe allungare il passo l\u2019uccisione in molte funzioni comuni,  lasciare un rituale per di pi\u00f9 ampio in alcune praticit\u00e0 in  moderne su hardware svariati.<\/p>\n<h2>Altre cambiamento<\/h2>\n<p>A causa di NumPy 1.20, le funzioni <code>mean<\/code>, <code>std<\/code> e <code>var<\/code> sono state modificate come ammettere un in buono stato pretesto: la in una parola risoluzione <strong><code>where<\/code><\/strong>. L\u2019rituale in quest\u2019fino all&#8217;ultimo regola permetter\u00e0 in regolare l\u2019perimetro in funzione in queste funzioni, ogni volta che loro sono applicate ad oggetti <code>numpy.ndarray<\/code>, specificando criteri in discriminazione. Il regola <code>where<\/code> \u00e8 oltre a questo incline come le funzioni <code>any<\/code> e <code>all<\/code>.<\/p>\n<p>Altri migliorie la minor cosa consistenti includono certi perfezionamenti nelle espressioni matematiche polinomiali,  a tutti i tipi definiti nel  <code>numpy.polynomial<\/code>. \u00c8 potenza oltre a questo perfezionato l\u2019output in array e oggetti collegamento la revisioni dei molti metodi <code>__repr__<\/code>.<\/p>\n<h2>Retrocompatibilit\u00e0 e API C<\/h2>\n<p>Le cambiamento in NumPy 1.20 riguardano anche se  utenti  sfruttano le API <a href=\"https:\/\/www.html.it\/guide\/guida-c\/\">C<\/a>, dal istante  la macroistruzione <code>PyArray_DescrCheck<\/code> \u00e8 stata modificata con piglio significativa. Ci\u00f2 vuol replicare  il regolamento compilato da le versioni precedenti dell\u2019API sar\u00e0  da la notizia . La documentazione fornisce  un \u201cworkaround\u201d come opporsi a questo vicissitudine: sar\u00e0  inglobare manualmente la macroistruzione, sostituendola alla notizia conclusione.<\/p>\n<p>Un\u2019altra forza principio in errori dovuta alle modifiche della notizia  in NumPy consiste nella alterazione delle dimensioni delle strutture <code>PyArrayObject<\/code> e <code>PyVoidScalarObject<\/code>. Chi utilizza tali strutture dovr\u00e0 indi dominare la documentazione come assodare con   il regolamento deve succedere al corrente, come scansare errori se no brutte sorprese.<\/p>\n<p>Finalmente, \u00e8 opera meritoria marcare appena che <strong>NumPy 1.20  funzioner\u00e0 da Python 3.6<\/strong>, dal istante  le versioni supportate sono quelle  vanno dalla 3.7 alla 3.9. Vi sono anche se molteplici costrutti considerati deprecati, appena che l\u2019rituale in alias come i tipi built-in, se no il mutamento in <code>shape = None<\/code> alle funzioni  richiedono il parametri <code>shape<\/code>. Antenati dettagli sulla notizia  possono succedere trovati nella <a href=\"https:\/\/numpy.org\/doc\/1.20\/release\/1.20.0-notes.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">documentazione ufficiale del progetto<\/a>. <\/p>\n<p><em>Provenienza<\/em>: <a href=\"https:\/\/numpy.org\/doc\/1.20\/release\/1.20.0-notes.html\" class=\"text-link text-link--special\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\"><span class=\"underline\">NumPy.org<\/span><i class=\"ico-external\"\/><\/a><\/p>\n<\/div>\n<p><br \/>\n<br \/><a href=\"http:\/\/feedproxy.google.com\/~r\/htmlitedit\/~3\/AxHlVTdVu2A\/\">Source link <\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00c8 stata da poco rilasciata l\u2019ultima in NumPy, il Python per di pi\u00f9 pratico come tutte quelle applicazioni hanno a disbrigare da il valutazione . La 1.20 introduce diverse cambiamento: nel contorno cercheremo in ricapitolare quelle per di pi\u00f9 significative. 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