全网首发:warning: #warning “Using deprecated NumPy API, disable it by “ “#defining NPY_NO_DEPRECATED_API

简介: 全网首发:warning: #warning “Using deprecated NumPy API, disable it by “ “#defining NPY_NO_DEPRECATED_API

吾编译代码,尽可能要求去掉警告.今天编译注意到有这样一个:


In file included from /usr/include/python2.7/numpy/ndarraytypes.h:1777:0,
                 from /usr/include/python2.7/numpy/ndarrayobject.h:18,
                 from /usr/include/python2.7/numpy/arrayobject.h:4,
                 from gh_python.h:30,
                 from gh_python.cpp:1:
/usr/include/python2.7/numpy/npy_1_7_deprecated_api.h:15:2: warning: #warning "Using deprecated NumPy API, disable it by " "#defining NPY_NO_DEPRECATED_API NPY_1_7_API_VERSION" [-Wcpp]
 #warning "Using deprecated NumPy API, disable it by " \

 这个警告到处都有,应该去掉,这样编译时很清爽.先从网上搜索了一下,没找到有效的解决办法(都说是要安装什么,安装了其实没用).怎么办?


 吾打开ndarraytypes.h:

/*
 * Use the keyword NPY_DEPRECATED_INCLUDES to ensure that the header files
 * npy_*_*_deprecated_api.h are only included from here and nowhere else.
 */
#ifdef NPY_DEPRECATED_INCLUDES
#error "Do not use the reserved keyword NPY_DEPRECATED_INCLUDES."
#endif
#define NPY_DEPRECATED_INCLUDES
#if !defined(NPY_NO_DEPRECATED_API) || \
    (NPY_NO_DEPRECATED_API < NPY_1_7_API_VERSION)
#include "npy_1_7_deprecated_api.h"
#endif

 先定义了一个NPY_DEPRECATED_INCLUDES,被警告.


 于是定义了#define NPY_NO_DEPRECATED_API NPY_1_7_API_VERSION,警告消失.



 希望能给同样要求的朋友,带来一点帮助.



后来在github上有人问这个总是,吾提供了本博文:


https://github.com/scipy/scipy/issues/5889#issuecomment-698615330


有人回复:

Pass define_macros=[("NPY_NO_DEPRECATED_API", "NPY_1_7_API_VERSION")] as an option to the distutils.extension.Extension constructor in your setup.py

吾觉得还是直接定义的好。

目录
相关文章
|
PyTorch API 算法框架/工具
NumPy API详解大全(持续更新ing...)
NumPy API详解大全(持续更新ing...)
NumPy API详解大全(持续更新ing...)
|
2月前
|
存储 机器学习/深度学习 数据处理
NumPy:从初识到实战,探索Python科学计算的无限可能
NumPy:从初识到实战,探索Python科学计算的无限可能
46 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
Python中的NumPy库:数值计算与科学计算的基石
【2月更文挑战第29天】NumPy是Python科学计算的核心库,专注于高效处理大型多维数组和矩阵。其核心是ndarray对象,提供快速数组操作和数学运算,支持线性代数、随机数生成等功能。NumPy广泛应用于数据处理、科学计算和机器学习,简化了矩阵运算、统计分析和算法实现,是数据科学和AI领域的重要工具。
|
2月前
|
程序员 开发工具 索引
图解Python numpy基本操作
图解Python numpy基本操作
|
19天前
|
BI 测试技术 索引
Python学习笔记之NumPy模块——超详细(安装、数组创建、正态分布、索引和切片、数组的复制、维度修改、拼接、分割...)-1
Python学习笔记之NumPy模块——超详细(安装、数组创建、正态分布、索引和切片、数组的复制、维度修改、拼接、分割...)
|
15天前
|
Python
NumPy 是 Python 中的一个重要的科学计算包,其核心是一个强大的 N 维数组对象 Ndarray
【6月更文挑战第18天】NumPy的Ndarray是科学计算的核心,具有ndim(维度数)、shape(各维度大小)、size(元素总数)和dtype(数据类型)属性。方法包括T(转置)、ravel()(扁平化)、reshape()(改变形状)、astype()(转换数据类型)、sum()(求和)及mean()(计算平均值)。更多属性和方法如min/max等可在官方文档中探索。
35 5
|
15天前
|
Python
NumPy 是 Python 的一个强大的科学计算库,它允许你创建各种类型的数组
【6月更文挑战第18天】**NumPy**是Python的科学计算库,用于创建和操作多维数组。常用数组生成方法包括:`np.array()`从列表转换为数组;`np.zeros()`生成全零矩阵;`np.ones()`创建全一矩阵;`np.linspace()`产生等差序列;`np.arange()`创建等差数列;以及`np.eye()`生成对角线为1的二维数组。更多方法可查阅NumPy官方文档。
26 2
|
2月前
|
存储 索引 Python
python学习——NumPy数值计算基础
NumPy基础知识概览:涉及nan(非数字)和inf(无穷)的概念,nan在文件读取或不适当计算时出现,inf在除0操作中出现。数组操作有深拷贝(a=b.copy())、浅拷贝(a=b[:])和引用(a=b)。创建数组方式多样,如`np.array()`、`np.arange()`等。数据类型转换如`np.float64()`、`np.int8()`。随机数生成包含均匀分布、正态分布等。数组索引和切片支持多维操作。改变数组形状用`reshape()`,展平用`ravel()`和`flatten()`。矩阵运算包括加减乘、转置、逆矩阵等。
43 2
python学习——NumPy数值计算基础
|
29天前
|
数据挖掘 数据处理 C语言
18. Python 数据处理之 Numpy
18. Python 数据处理之 Numpy
17 2
|
19天前
|
存储 API C语言
Python学习笔记之NumPy模块——超详细(安装、数组创建、正态分布、索引和切片、数组的复制、维度修改、拼接、分割...)-2
Python学习笔记之NumPy模块——超详细(安装、数组创建、正态分布、索引和切片、数组的复制、维度修改、拼接、分割...)