如何检查NumPy版本及不同版本特性对比

NumPy（Numerical Python）是Python中用于科学计算的基础软件包。它提供了一个强大的N维数组对象、复杂的（广播）功能、集成C/C++和Fortran代码的工具，以及有用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成功能。随着NumPy的不断发展，新版本会引入新特性、性能优化和错误修复。因此，了解您正在使用的NumPy版本以及不同版本之间的差异非常重要。

1. 检查NumPy版本

有多种方法可以检查您正在使用的NumPy版本。以下是其中最常用的几种：

1.1. 使用 __version__ 属性

这是最直接和推荐的方法。NumPy模块提供了一个名为 __version__ 的属性，它存储了当前安装的NumPy版本号。

```python
import numpy as np

print(np.version)
```

这段代码将打印出您当前NumPy版本的字符串表示形式，例如 "1.23.5"。

1.2. 使用 version 模块 (NumPy 1.19及更高版本)

从NumPy 1.19开始，您可以使用 version 模块来获取更详细的版本信息。

```python
import numpy as np
from numpy import version

print(version.version) # 与 np.version 相同
print(version.full_version) # 完整的版本信息，可能包括构建信息
print(version.git_revision) # Git提交哈希值（如果可用）
```

1.3. 使用命令行工具

如果您在终端或命令提示符下工作，可以使用以下命令检查NumPy版本：

• 使用 pip：

  bash
pip show numpy

  这将显示NumPy的详细信息，包括版本号、安装位置等。

• 使用 conda（如果您使用Anaconda或Miniconda）：

  bash
conda list numpy
  这将列出conda环境中安装的NumPy版本。

1.4. 在Jupyter Notebook或IPython中

在Jupyter Notebook或IPython交互式环境中，您可以使用以下快捷方式：

python
import numpy as np
np?
或者
python
import numpy as np
np.__version__?
这将在帮助窗格中显示NumPy的文档字符串，其中包含版本信息。

2. 不同NumPy版本特性对比

NumPy的每个版本都会带来改进和变化。以下是一些主要版本之间的特性对比：

(请注意，这并不是一个详尽的列表，只是一些重要的变化和新增功能的示例。要获取完整的更改日志，请参阅NumPy官方文档的发行说明部分。) : https://numpy.org/doc/stable/release.html

2.1. NumPy 1.26 (撰写本文时的最新稳定版)

• Python版本支持: 仅支持Python 3.9-3.12。不再支持Python 3.8。
• quantile、percentile等函数中的新插值方法: 引入了新的插值方法,如"lower", "higher", "midpoint", "nearest"。
• numpy.lib.recfunctions 模块的改进
• 构建系统改进。
• 错误修复和性能优化。

2.2. NumPy 1.25

• Python版本支持: 支持Python 3.8-3.11。
• 更快的 argpartition 和 argselect。
• ndarray.real 和 ndarray.imag 现在始终是视图 (之前有些情况下是拷贝)。
• numpy.char 中的新函数。
• 许多已弃用功能的删除。
• 构建系统改进
• 针对 ARM 和 PowerPC 架构的 SIMD 优化。

2.3. NumPy 1.24

• Python版本支持: 支持Python 3.8-3.11。
• f2py 的重大改进: NumPy的Fortran接口生成器f2py得到了显著改进，支持更多Fortran特性和现代Fortran代码。
• 新的 numpy.show_config() 函数: 显示NumPy的构建配置信息，包括使用的BLAS/LAPACK库等。
• 对 numpy.einsum 的优化: 对 einsum 函数进行了进一步优化，提高了性能。
• 弃用了一些过时的功能。

2.4. NumPy 1.23

• Python版本支持: 支持 Python 3.8-3.10.
• 新的 casting 关键字参数: 许多通用函数 (ufunc) 现在接受 casting 关键字参数，以更好地控制类型转换。
• 对 numpy.random 的改进: 随机数生成器得到了改进和增强。
• 性能改进: 许多函数得到了优化，提高了性能。

2.5. NumPy 1.22

• Python版本支持: 支持 Python 3.8-3.10。
• 类型注解 (Type Hints) 的重大改进: NumPy 1.22 在类型注解方面做了大量工作，使得 NumPy 代码更容易使用静态类型检查器（如mypy）进行分析。
• 新的 numpy.errstate 上下文管理器: 提供了一个更方便的方式来管理浮点错误处理。
• numpy.fft 中对实数输入数组的性能改进。

2.6. NumPy 1.21

• Python版本支持: 支持 Python 3.7-3.10 (不再支持 Python 3.6)。
• SIMD支持的扩展: 扩展了对SIMD（单指令多数据）指令的支持，以提高性能。
• 更好的错误消息: 改进了错误消息，使其更具信息量。

2.7. NumPy 1.20

• Python版本支持: 支持 Python 3.7-3.9 (不再支持 Python 2.7 和 3.5)。
• 类型注解 (Type Hints) 的引入: NumPy 开始引入类型注解，以提高代码的可读性和可维护性。
• 新的默认随机数生成器 (PCG64): 引入了一个新的默认随机数生成器，它具有更好的统计特性。 可以使用 numpy.random.default_rng() 访问。
• NEP 18 函数 __array_function__ 协议的实现，允许 NumPy 函数被第三方数组库重写。

2.8. NumPy 1.19

• Python版本支持: 支持 Python 3.5-3.8。
• version模块的引入: 引入了version模块以获得更详尽版本信息。
• 对 numpy.einsum 的优化: 对 einsum 函数进行了优化，提高了性能。

2.9. NumPy 1.18 及更早版本

• NumPy 1.18 及更早版本在功能和性能上与后续版本相比有较大差异。这些版本可能不支持较新的Python版本，也没有引入后续版本中的许多优化和新特性。

3. 版本选择和兼容性注意事项

选择合适的NumPy版本时，需要考虑以下几个因素：

• Python版本兼容性： 确保您选择的NumPy版本与您正在使用的Python版本兼容。NumPy的每个版本都有支持的Python版本范围。
• 项目依赖： 如果您的项目依赖于其他库，请检查这些库与NumPy版本的兼容性。某些库可能需要特定版本的NumPy。
• 性能要求： 新版本的NumPy通常会带来性能改进。如果性能对您的应用程序至关重要，请考虑使用较新的NumPy版本。
• 新特性需求： 如果您需要使用NumPy的某些新特性，请选择包含这些特性的版本。
• 稳定性： 较新的NumPy版本可能包含一些未发现的错误。如果您需要高度稳定的环境，请考虑使用经过充分测试的较旧版本。
• 长期支持: 考虑使用有长期支持的版本，以获得更长时间的安全更新和错误修复。

如果升级NumPy版本遇到兼容性问题，可以考虑以下解决方案:

• 更新依赖库： 尝试更新您的项目所依赖的其他库，以使其与新版本的NumPy兼容。
• 使用虚拟环境： 使用虚拟环境（如venv或conda）为不同的项目创建隔离的环境，以避免NumPy版本冲突。
• 阅读NumPy发行说明： 仔细阅读NumPy发行说明，了解版本之间的更改和潜在的兼容性问题。
• 回退旧版本: 如果升级实在困难，可以先回退到之前使用的稳定的版本。

4. 总结

了解您正在使用的NumPy版本以及不同版本之间的差异对于编写高效、可靠和可维护的科学计算代码非常重要。本文介绍了检查NumPy版本的多种方法，并对比了一些主要版本的特性。 在选择NumPy版本时，请务必考虑Python版本兼容性、项目依赖、性能要求、新特性需求和稳定性。 通过仔细选择和管理NumPy版本，您可以充分利用NumPy的强大功能，并确保您的代码在不同环境中都能正常运行。