Python

Neues Release von NumPy

Python-Bibliothek für Data Science: NumPy 1.17.0 erschienen
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NumPy 1.17.0 ist da. In der neuesten Version der beliebten quelloffenen Python-Bibliothek für wissenschaftliche Berechnungen wurden einige Features überarbeitet, darunter numpy.pad und der Sortieralgorithmus Timsort.

NumPy 1.17.0 ist erschienen. Die neueste Ausgabe der Open-Source-Bibliothek für Python bringt einige neue Features mit, die unter anderem die Performance in bestimmten Bereichen betreffen. Laut der NumPy-Entwickler kann die aktuelle Version in Python 3.5 bis 3.7 genutzt werden, die Verwendung sollte aber auch schon mit der zweiten Beta-Version von Python 3.8 möglich sein. Python 2.7 wird dagegen nicht mehr unterstützt.

Neuerungen in NumPy 1.17.0

In den Release Notes werden einige Highlights der aktuellen NumPy-Version genannt, darunter das neue erweiterbare Modul numpy.random mit vier auswählbaren Zufallszahlengeneratoren. Das Seeding wurde überarbeitet, um die Verwendung in parallelen Prozessen zu ermöglichen. Das Legacy-Zufallsmodul wurde jedoch nicht angetastet, weshalb sich schon vorhandene Ergebnisse nicht ändern werden.

Bezüglich der Performance wurde an verschiedenen Features gearbeitet. Unter anderem soll der Algorithmus Timsort eine bessere Performance an den Tag legen, was den Umgang mit sortierten oder nahezu sortierten Daten betrifft. Dazu gibt es im CPython Repository nähere Informationen. Auch die Funktion numpy.pad soll in den meisten Fällen performanter geworden sein, da anstatt des Einsatzes von Konkatenation ein vorbelegtes Array ausgefüllt wird. Das fftpack-basierte Modul wurde durch die Library pocketfft ersetzt, die auf der gleichen Funktion basiert und einige Modifizierungen für Performance und Genauigkeit enthält.

Zu den weiteren Neuerungen gehört, dass numpy.errstate nun auch ein Function Decorator ist. Einige Deprecations sind ebenfalls mit an Bord und ein künftiges neues Feature ist schon in Planung.

Das Python-Package NumPy

NumPy ist ein beliebtes Open-Source-Package für wissenschaftliche Berechnungen in Python. Laut des State of the Octoverse 2018 war es im letzten Jahr das meistgenutzte Python-Package in Machine-Learning- und Data-Sciene-Projekten auf GitHub. NumPy bietet Unterstützung für mathematische Operationen, die auf multidimensionale Daten angewendet werden können. Es bildet darüberhinaus die Basis des Open-Source-Ökosystems SciPy. Zur Verwendung von NumPy wird eine wissenschaftliche Python-Distribution empfohlen.

Alle Neuerungen in NumPy 1.17.0 können dem GitHub Repository entnommen werden.

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