Примечания к выпуску NumPy 1.16.1#
Выпуск NumPy 1.16.1 исправляет ошибки, о которых сообщалось в версии 1.16.0, а также переносит несколько улучшений из основной ветки, которые кажутся уместными для серии выпусков, которая является последней, поддерживающей Python 2.7. Колеса на PyPI связаны с OpenBLAS v0.3.4+, что должно исправить известные проблемы с потоками, найденные в предыдущих версиях OpenBLAS.
Разработчикам, собирающим этот релиз, следует использовать Cython >= 0.29.2 и, если используется OpenBLAS, OpenBLAS > v0.3.4.
Если вы устанавливаете с помощью pip, вы можете столкнуться с проблемой, когда старые установленные версии NumPy, которые pip не удалил, смешиваются с текущей версией, что приводит к ImportError. Эта проблема особенно распространена в дистрибутивах, производных от Debian, из-за изменённого pip. Исправление заключается в том, чтобы убедиться, что все предыдущие версии NumPy, установленные через pip, были удалены. См.
#12736 для обсуждения
проблемы. Обратите внимание, что ранее эта проблема приводила к AttributeError.
Участники#
Всего 16 человек внесли вклад в этот выпуск. Люди со знаком «+» рядом с их именами внесли патч впервые.
Antoine Pitrou
Arcesio Castaneda Medina +
Чарльз Харрис
Chris Markiewicz +
Кристоф Голке
Christopher J. Markiewicz +
Daniel Hrisca +
EelcoPeacs +
Eric Wieser
Кевин Шеппард
Matti Picus
OBATA Akio +
Ralf Gommers
Себастьян Берг
Stephan Hoyer
Tyler Reddy
Улучшения#
#12767: ENH: добавить mm->q целочисленное деление
#12768: ENH: перенести np.core.overrides в C для скорости
#12769: ENH: Добавить np.ctypeslib.as_ctypes_type(dtype), улучшить np.ctypeslib.as_ctypes
#12773: ENH: добавлены сообщения о "максимальной разнице" в np.testing.assert_array_equal…
#12820: УЛУЧШ: Добавлено mm->qm divmod
#12890: ENH: добавление _dtype_ctype в пространство имён для анализа заморозки
Примечания по совместимости#
Измененное сообщение об ошибке, выдаваемое функциями тестирования сравнения массивов, может повлиять на doctests. Подробности см. ниже.
Исправлено приведение двойных и одинарных денормалей к float16. В некоторых редких случаях это может привести к округлению результатов вверх вместо вниз, изменяя последний бит (ULP) результата.
Новые возможности#
Операция divmod теперь поддерживается для двух timedelta64 операнды#
Оператор divmod теперь обрабатывает два np.timedelta64 операнды, с
сигнатурой типа mm->qm.
Улучшения#
Дальнейшие улучшения для ctypes поддержка в np.ctypeslib#
Новый numpy.ctypeslib.as_ctypes_type функция была добавлена, которая может использоваться для преобразования dtype в наилучшее предположение ctypes тип. Благодаря этой
новой функции, numpy.ctypeslib.as_ctypes теперь поддерживает гораздо более широкий диапазон
типов массивов, включая структуры, логические значения и целые числа с нестандартным
порядком байтов.
Утверждения сравнения массивов включают максимальные различия#
Сообщения об ошибках из тестов сравнения массивов, таких как np.testing.assert_allclose теперь включают «максимальную абсолютную разницу» и «максимальную относительную разницу» в дополнение к предыдущему проценту «несоответствия». Эта информация упрощает обновление абсолютных и относительных допусков ошибок.
Изменения#
timedelta64 % 0 поведение скорректировано для возврата NaT#
Операция модуля с двумя np.timedelta64 операнды теперь возвращает
NaT в случае деления на ноль, а не возврата нуля