NumPy 1.26 中文官方指南（四）（3）

NumPy 1.26 中文官方指南（四）（2）https://developer.aliyun.com/article/1510621

• 1.18.0

• 亮点
  
• 新函数

• 在numpy.random中添加多元超几何分布

• 废弃

• np.fromfile和np.fromstring将在错误数据上报错
  
• 在ma.fill_value中废弃非标量数组作为填充值
  
• 废弃PyArray_As1D，PyArray_As2D
  
• 废弃了np.alen
  
• 废弃了金融函数
  
• numpy.ma.mask_cols和numpy.ma.mask_row的axis参数已废弃
  

• 弃用的废止
  
• 兼容性说明

• numpy.lib.recfunctions.drop_fields不再返回 None
  
• 如果numpy.argmin/argmax/min/max在数组中存在，则返回NaT
  
• 现在np.can_cast(np.uint64, np.timedelta64, casting='safe')为False
  
• 从numpy.random.Generator.integers中更改随机变量流
  
• 为datetime64和timedelta64添加更多的 ufunc 循环
  
• numpy.random中的模块已移动
  

• C API 更改

• PyDataType_ISUNSIZED(descr)对于结构化数据类型现在返回 False

• 新特性

• 添加我们自己的*.pxd cython 导入文件
  
• 现在可以输入一个轴的元组到expand_dims中
  
• 支持 64 位 OpenBLAS
  
• 在 F2PY 中添加--f2cmap选项
  

• 改进

• 相同大小的不同 C 数值类型具有唯一的名称
  
• argwhere 在 0 维数组上现在产生一致的结果
  
• 为 random.permutation 和 random.shuffle 添加 axis 参数
  
• method 关键字参数用于 np.random.multivariate_normal
  
• 为 numpy.fromstring 增加复数支持
  
• 当 axis 不为 None 时，numpy.unique 有一致的轴顺序
  
• numpy.matmul 的布尔输出现在转换为布尔值
  
• numpy.random.randint 在范围为 2**32 时产生不正确的值
  
• 为 numpy.fromfile 增加复数支持
  
• gcc 命名的编译器现在添加 std=c99 参数](发布/1.18.0-说明.html#std-c99-added-if-compiler-is-named-gcc)
  

• 变更

• NaT 现在排序到数组的末尾
  
• 在 np.set_printoptions 中不正确的 threshold 会引发 TypeError 或 ValueError
  
• 保存带有元数据的数据类型时发出警告
  
• numpy.distutils 在 LDFLAGS 和类似情况下的 append 行为发生更改
  
• 移除未弃用的 numpy.random.entropy
  
• 添加选项以安静地配置构建并用 -Werror 构建
  

• 1.17.5

• 贡献者
  
• 已合并的拉取请求
  

• 1.17.4

• 亮点
  
• 贡献者
  
• 已合并的拉取请求
  

• 1.17.3

• 亮点
  
• 兼容性说明
  
• 贡献者
  
• 已合并的拉取请求
  

• 1.17.2

• 贡献者
  
• 已合并的拉取请求
  

• 1.17.1

• 贡献者
  
• 合并的拉取请求
  

• 1.17.0

• 亮点
  
• 新函数
  
• 废弃项

• numpy.polynomial 函数在传递 float 而非 int 时会警告
  
• 弃用 numpy.distutils.exec_command 和 temp_file_name
  
• C-API 封装数组的��写标志
  
• numpy.nonzero 不应该再在 0d 数组上调用
  
• 写入 numpy.broadcast_arrays 的结果会产生警告
  

• 未来的变化

• dtypes 中的形状为 1 的字段在将来的版本中不会被折叠成标量

• 兼容性说明

• float16 次正规化舍入
  
• 使用 divmod 时的带符号零
  
• MaskedArray.mask 现在返回掩码的视图，而不是掩码本身
  
• 不要在 numpy.frombuffer 中查找 __buffer__ 属性
  
• out 在 take, choose, put 中用于内存重叠时被缓冲
  
• 加载时拆开解除引用需要显式选择
  
• 旧 random 模块中随机流的潜在变化
  
• i0 现在总是返回与输入相同形状的结果
  
• can_cast 不再假设所有不安全的转换都是允许的
  
• ndarray.flags.writeable 稍微更频繁地切换到 true
  

• C API 变化

• 维度或步长输入参数现在通过 npy_intp const* 传递

• 新特性

• 具有可选择的随机数生成器的新可扩展 numpy.random 模块
  
• libFLAME
  
• 用户定义的 BLAS 检测顺序
  
• 用户定义的 LAPACK 检测顺序
  
• ufunc.reduce 和相关函数现在接受一个 where 掩码
  
• Timsort 和基数排序已替换 mergesort 以实现稳定排序
  
• packbits 和 unpackbits 接受一个 order 关键字
  
• unpackbits 现在接受一个 count 参数
  
• linalg.svd 和 linalg.pinv 在 Hermitian 输入上可能更快
  
• divmod 操作现在支持两个 timedelta64 操作数
  
• fromfile 现在接受一个 offset 参数
  
• pad 的新模式 “empty”
  
• empty_like 和相关函数现在接受一个 shape 参数
  
• 浮点数标量实现 as_integer_ratio 以匹配内置的 float
  
• 结构化的 dtype 对象可以用多个字段名称进行索引
  
• .npy 文件支持 Unicode 字段名称
  

• 改进

• 数组比较断言包括最大差异
  
• 用 pocketfft 库替换了基于 fftpack 的 fft 模块
  
• 在 numpy.ctypeslib 中对 ctypes 支持的进一步改进
  
• numpy.errstate 现在也是一个函数装饰器
  
• numpy.exp 和 numpy.log 在 float32 实现上加速
  
• 改进numpy.pad的性能
  
• numpy.interp更稳健地处理无穷大
  
• Pathlib支持fromfile, tofile和ndarray.dump
  
• 对于 bool 和 int 类型的特定化的isnan, isinf和isfinite ufuncs
  
• isfinite支持datetime64和timedelta64类型
  
• nan_to_num中添加了新的关键字
  
• 分配过大的数组引起的 MemoryError 错误更加详细
  
• floor, ceil和trunc现在尊重内置魔术方法
  
• quantile现在可以在Fraction和decimal.Decimal对象上使用
  
• matmul中支持对象数组
  

• 变更

• median和percentile函数族不再对nan发出警告
  
• 将timedelta64 % 0行为调整为返回NaT
  
• NumPy 函数现在始终支持通过__array_function__进行重写
  
• lib.recfunctions.structured_to_unstructured不会压缩单个字段视图
  
• clip现在在底层使用 ufunc
  
• __array_interface__偏移现在按照文档正常工作
  
• 在savez函数中将 pickle 协议设置为 3 以强制使用 zip64 标志
  
• 使用不存在的字段索引结构化数组时引发KeyError而不是ValueError
  

• 1.16.6

• 亮点
  
• 新功能

• 允许matmul (*@* operator)与对象数组一起使用。

• 兼容性说明

• 修复 bool 类型在 matmul(*@*操作符)中的回归

• 改进

• 数组比较断言包含最大差异

• 贡献者
  
• 已合并的拉取请求
  

• 1.16.5

• 贡献者
  
• 已合并的拉取请求
  

• 1.16.4

• 新的停用功能

• C-API 封装数组的可写标记

• 兼容性注意事项

• 随机流的潜在改动

• 变更

• numpy.lib.recfunctions.structured_to_unstructured不会压缩单字段视图

• 贡献者
  
• 已合并的拉取请求
  

• 1.16.3

• 兼容性注意事项

• 加载时解 pickling 需要显式选择

• 改进

• random.mvnormal中的协方差转换为 double

• 变更

• __array_interface__偏移现在按照文档工作

• 1.16.2

• 兼容性注意事项

• 使用 divmod 时的有符号零

• 贡献者
  
• 已合并的拉取请求
  

• 1.16.1

• 贡献者
  
• 增强
  
• 兼容性注意事项
  
• 新特性

• timedelta64操作数现在支持 divmod 操作

• 改进

• np.ctypeslib中ctypes支持的进一步改进
  
• 数组比较断言包括最大差异(array comparison assertions include maximum differences)
  

• 更改(Changes)

• 调整了timedelta64 % 0的行为以返回NaT(timedelta64 % 0 behavior adjusted to return NaT)

• 1.16.0

• 亮点
  
• 新函数(New functions)
  
• 新的弃用特性(New deprecations)
  
• 过期的弃用特性(Expired deprecations)
  
• 未来的更改(Future changes)
  
• 兼容性注意事项(Compatibility notes)

• Windows 上的 f2py 脚本(f2py script on Windows)
  
• NaT 比较(NaT comparisons)
  
• complex64/128的对齐方式已更改(complex64/128 alignment has changed)
  
• nd_grid __len__已移除(nd_grid len removal)
  
• np.unravel_index现在接受shape关键字参数
  
• 多字段视图返回视图而不是副本(multi-field views return a view instead of a copy)
  

• C API 更改(C API changes)
  
• 新特性(New Features)

• histogram中添加了综合平方误差(ISE)估计器(integrated squared error (ISE) estimator added to histogram)
  
• 给np.loadtxt添加了max_rows关键字(max_rows keyword added for np.loadtxt)
  
• np.timedelta64操作数现在有模运算支持(modulus operator support added for np.timedelta64 operands)
  

• 改进(Improvements)

• numpy 数组的无副本 pickling(no-copy pickling of numpy arrays)
  
• 构建独立的 shell(build shell independence)
  
• *np.polynomial.Polynomial*类会在 Jupyter 笔记本中以 LaTeX 渲染(np.polynomial.Polynomial classes render in LaTeX in Jupyter notebooks)
  
• randint和choice现在适用于空分布(randint and choice now work on empty distributions)
  
• linalg.lstsq, linalg.qr, 和 linalg.svd现在适用于空数组(linalg.lstsq, linalg.qr, and linalg.svd now work with empty arrays)
  
• 错误的PEP3118格式字符串会抛出更好的错误消息以链式异常处理(Chain exceptions to give better error messages for invalid PEP3118 format strings)
  
• Einsum 优化路径更新和效率提升(Einsum optimization path updates and efficiency improvements)
  
• numpy.angle和numpy.expand_dims现在适用于ndarray子类
  
• NPY_NO_DEPRECATED_API编译器警告抑制
  
• np.diff添加了 kwargs prepend 和 append
  
• ARM 支持更新
  
• 追加到构建标志
  
• 广义 ufunc 签名现在允许固定大小的维度
  
• 广义 ufunc 签名现在允许灵活的维度
  
• np.clip和clip方法检查内存重叠
  
• np.polyfit中cov选项的新值unscaled
  
• 标量数值类型详细的文档字符串
  
• __module__属性现在指向公共模块
  
• 大型分配标记为透明大页适用
  
• Alpine Linux（以及其他 musl C 库发行版）支持
  
• 加快np.block大型数组的速度
  
• 加快只读数组的np.take
  
• 支持类似路径对象的更多功能
  
• 在缩减过程中 ufunc 身份的行为更好
  
• 从 ctypes 对象改进的转换
  
• 一个新的ndpointer.contents成员
  
• matmul现在是一个ufunc
  
• linspace，logspace和geomspace的起始和停止数组
  
• CI 扩展了额外的服务
  

• 更改

• 比较 ufunc 现在会报错而不是返回 NotImplemented
  
• positive 现在会对非数值数组发出弃用警告
  
• NDArrayOperatorsMixin 现在实现矩阵乘法
  
• np.polyfit 中协方差矩阵的缩放方式不同
  
• maximum 和 minimum 不再发出警告
  
• Umath 和 multiarray C 扩展模块合并为一个单独模块
  
• getfield 的有效性检查已扩展
  
• NumPy 函数现在支持使用 __array_function__ 进行覆盖
  
• 基于只读缓冲区的数组不能设置为 writeable
  

• 1.15.4

• 兼容性注意事项
  
• 贡献者
  
• 已合并的拉取请求
  

• 1.15.3

• 兼容性注意事项
  
• 贡献者
  
• 已合并的拉取请求
  

• 1.15.2

• 兼容性注意事项
  
• 贡献者
  
• 已合并的拉取请求
  

• 1.15.1

• 兼容性注意事项
  
• 贡献者
  
• 已合并的拉取请求
  

• 1.15.0

• 亮点
  
• 新函数
  
• 废弃功能
  
• 未来变更
  
• 兼容性注意事项

• 编译测试模块重命名并设为私有
  
• np.savez 返回的 NpzFile 现在是 collections.abc.Mapping
  
• 在某些条件下，必须在上下文管理器中使用 nditer
  
• Numpy 已转而使用 pytest 而不是 nose 进行测试
  
• Numpy 不再使用__array_interface__向 ctypes 施加修改
  
• np.ma.notmasked_contiguous 和 np.ma.flatnotmasked_contiguous 现在总是返回列表
  
• np.squeeze 恢复了无法处理 axis 参数的对象的旧行为
  
• 非结构化 void 数组的 .item 方法现在返回一个字节对象
  
• copy.copy 和 copy.deepcopy 不再将 masked 转换为数组
  
• 结构化数组的多字段索引仍将返回一个副本](release/1.15.0-notes.html#multifield-indexing-of-structured-arrays-will-still-return-a-copy)
  

• C API 变更

• 新函数 npy_get_floatstatus_barrier 和 npy_clear_floatstatus_barrier
  
• PyArray_GetDTypeTransferFunction 更改
  

• 新特性

• np.gcd 和 np.lcm 函数现针对整数和对象类型
  
• 支持 iOS 跨平台构建
  
• np.intersect1d 添加了 return_indices 关键字
  
• np.quantile 和 np.nanquantile
  
• 构建系统
  

• 改进

• np.einsum 更新
  
• np.ufunc.reduce 和相关函数现在接受初始值
  
• np.flip 可以在多个轴上操作
  
• histogram 和 histogramdd 函数已移至 np.lib.histograms
  
• 在给定显示的 bins 时，histogram 将接受 NaN 值
  
• 当给定显式的 bin 边界时，histogram 可以处理日期时间类型 (release/1.15.0-notes.html#histogram-works-on-datetime-types-when-explicit-bin-edges-are-given)
  
• histogram 的“auto”估计器更好地处理有限方差 (release/1.15.0-notes.html#histogram-auto-estimator-handles-limited-variance-better)
  
• histogram 和 histogramdd 返回的边界现在与数据的浮点类型匹配 (release/1.15.0-notes.html#the-edges-returned-by-histogram-and-histogramdd-now-match-the-data-float-type)
  
• histogramdd 允许在一部分轴上给定显式范围 (release/1.15.0-notes.html#histogramdd-allows-explicit-ranges-to-be-given-in-a-subset-of-axes)
  
• histogramdd 和 histogram2d 的 normed 参数已重命名 (release/1.15.0-notes.html#the-normed-arguments-of-histogramdd-and-histogram2d-have-been-renamed)
  
• np.r_ 与 0d 数组一起使用，np.ma.mr_ 与 np.ma.masked 一起使用 (release/1.15.0-notes.html#np-r-works-with-0d-arrays-and-np-ma-mr-works-with-np-ma-masked)
  
• np.ptp 接受keepdims参数和扩展的轴元组 (release/1.15.0-notes.html#np-ptp-accepts-a-keepdims-argument-and-extended-axis-tuples)
  
• MaskedArray.astype 现在与 ndarray.astype 相同
  
• 在编译时启用 AVX2/AVX512 (release/1.15.0-notes.html#enable-avx2-avx512-at-compile-time)
  
• 当接收标量或 0d 输入时，nan_to_num 总是返回标量 (release/1.15.0-notes.html#nan-to-num-always-returns-scalars-when-receiving-scalar-or-0d-inputs)
  
• np.flatnonzero 在 numpy 可转换类型上工作 (release/1.15.0-notes.html#np-flatnonzero-works-on-numpy-convertible-types)
  
• np.interp 返回 numpy 标量，而不是内建标量
  
• 允许在 Python 2 中将 dtype 字段名设置为 Unicode (release/1.15.0-notes.html#allow-dtype-field-names-to-be-unicode-in-python-2)
  
• 比较 ufuncs 接受dtype=object，覆盖默认的bool (release/1.15.0-notes.html#comparison-ufuncs-accept-dtype-object-overriding-the-default-bool)
  
• sort 函数接受kind='stable' (release/1.15.0-notes.html#sort-functions-accept-kind-stable)
  
• 对于原地累积不会产生临时副本 (release/1.15.0-notes.html#do-not-make-temporary-copies-for-in-place-accumulation)
  
• linalg.matrix_power 现在可以处理矩阵堆栈
  
• 多维数组的random.permutation 性能提高了 (release/1.15.0-notes.html#increased-performance-in-random-permutation-for-multidimensional-arrays)
  
• 广义 ufuncs 现在接受axes、axis和keepdims参数 (release/1.15.0-notes.html#generalized-ufuncs-now-accept-axes-axis-and-keepdims-arguments)
  
• 在 ppc 系统上，float128 值现在可以正确打印 (release/1.15.0-notes.html#float128-values-now-print-correctly-on-ppc-systems)
  
• 新的np.take_along_axis和np.put_along_axis函数
  

• 1.14.6

• 贡献者
  
• 已合并的拉取请求
  

• 1.14.5

• 贡献者
  
• 已合并的拉取请求
  

• 1.14.4

• 贡献者
  
• 已合并的拉取请求
  

• 1.14.3

• 贡献者
  
• 已合并的拉取请求
  

• 1.14.2

• 贡献者
  
• 已合并的拉取请求
  

• 1.14.1

• 贡献者
  
• 已合并的拉取请求
  

• 1.14.0

• 亮点
  
• 新函数
  
• 已弃用项
  
• 未来变更
  
• 兼容性说明

• 遮罩数组视图的遮罩也是一个视图而不是一个拷贝](release/1.14.0-notes.html#the-mask-of-a-masked-array-view-is-also-a-view-rather-than-a-copy)
  
• np.ma.masked不再可写
  
• np.ma函数生成的fill_value已更改
  
• a.flat.__array__()在a不连续时返回不可写的数组
  
• np.tensordot现在在收缩为 0 长度的维度时返回零数组
  
• numpy.testing重新组织
  
• np.asfarray不再接受非数据类型的dtype参数
  
• 1D np.linalg.norm保留浮点输入类型，即使对于任意阶数
  
• count_nonzero(arr, axis=())现在计数不包括任何轴，而不是所有轴
  
• __init__.py文件已添加到测试目录
  
• 对于非结构化void数组，现在调用.astype(bool)将在每个元素上调用bool。
  
• MaskedArray.squeeze永远不会返回np.ma.masked。
  
• 将can_cast的第一个参数从from重命名为from_。
  
• 当传递错误类型时，isnat会引发TypeError。
  
• 当传递错误类型时，dtype.__getitem__会引发TypeError。
  
• 现在用户定义类型需要实现__str__和__repr__。
  
• 数组打印有许多变化，可通过新的“legacy”打印模式禁用。
  

• C API 变更。

• UPDATEIFCOPY数组的 PyPy 兼容替代方法。

• 新特性。

• 文本 IO 函数的编码参数。
  
• 外部nose插件可被numpy.testing.Tester使用。
  
• numpy.testing中新增了parametrize装饰器。
  
• numpy.polynomial.chebyshev中新增了chebinterpolate函数。
  
• Python 3 中支持读取lzma压缩文本文件。
  
• np.setprintoptions和np.array2string中新增了sign选项。
  
• np.linalg.matrix_rank中新增了hermitian选项。
  
• np.array2string中新增了threshold和edgeitems选项。
  
• concatenate和stack新增了out参数。
  
• Windows 上支持 PGI flang 编译器。
  

• 改进。

• 在random.noncentral_f中，分子自由度只需为正数。
  
• 所有np.einsum 变体都释放了 GIL](release/1.14.0-notes.html#the-gil-is-released-for-all-np-einsum-variations)
  
• np.einsum 函数在可能的情况下将使用 BLAS 并默认进行优化](release/1.14.0-notes.html#the-np-einsum-function-will-use-blas-when-possible-and-optimize-by-default)
  
• f2py 现在处理 0 维数组](release/1.14.0-notes.html#f2py-now-handles-arrays-of-dimension-0)
  
• numpy.distutils 支持同时使用 MSVC 和 mingw64-gfortran](release/1.14.0-notes.html#numpy-distutils-supports-using-msvc-and-mingw64-gfortran-together)
  
• np.linalg.pinv 现在可以作用于堆叠矩阵](release/1.14.0-notes.html#np-linalg-pinv-now-works-on-stacked-matrices)
  
• numpy.save 将数据对齐到 64 字节而不是 16
  
• 现在可以在不使用临时文件的情况下编写 NPZ 文件](release/1.14.0-notes.html#npz-files-now-can-be-written-without-using-temporary-files)
  
• 空结构化和字符串类型的更好支持](release/1.14.0-notes.html#better-support-for-empty-structured-and-string-types)
  
• np.lib.financial 中支持decimal.Decimal](release/1.14.0-notes.html#support-for-decimal-decimal-in-np-lib-financial)
  
• 浮点数打印现在使用“dragon4”算法进行最短的十进制表示](release/1.14.0-notes.html#float-printing-now-uses-dragon4-algorithm-for-shortest-decimal-representation)
  
• void 数据类型元素现在以十六进制表示打印](release/1.14.0-notes.html#void-datatype-elements-are-now-printed-in-hex-notation)
  
• void 数据类型的打印风格现在可以单独定制](release/1.14.0-notes.html#printing-style-for-void-datatypes-is-now-independently-customizable)
  
• np.loadtxt 的内存使用量减少](release/1.14.0-notes.html#reduced-memory-usage-of-np-loadtxt)
  

• 更改](release/1.14.0-notes.html#changes)

• 结构化数组的多字段索引/赋值](release/1.14.0-notes.html#multiple-field-indexing-assignment-of-structured-arrays)
  
• 整数和 Void 标量现在不受np.set_string_function 影响](release/1.14.0-notes.html#integer-and-void-scalars-are-now-unaffected-by-np-set-string-function)
  
• 0d 数组打印已更改，已弃用 array2string 的 style 参数](release/1.14.0-notes.html#d-array-printing-changed-style-arg-of-array2string-deprecated)
  
• 使用数组播种RandomState 需要一个 1-d 数组](release/1.14.0-notes.html#seeding-randomstate-using-an-array-requires-a-1-d-array)
  
• MaskedArray 对象显示更有用的 repr](release/1.14.0-notes.html#maskedarray-objects-show-a-more-useful-repr)
  
• np.polynomial 类的repr更为明确
  

• 1.13.3](release/1.13.3-notes.html)

• 贡献者](release/1.13.3-notes.html#contributors)
  
• 合并的拉取请求](release/1.13.3-notes.html#pull-requests-merged)
  

• 1.13.2](release/1.13.2-notes.html)

• 贡献者
  
• 合并的 Pull 请求
  

• 1.13.1

• 合并的 Pull 请求
  
• 贡献者
  

• 1.13.0

• 亮点
  
• 新的函数
  
• 弃用
  
• 未来的更改
  
• 构建系统更改
  
• 兼容性说明

• 错误类型更改
  
• 元组对象数据类型
  
• DeprecationWarning 转为 error
  
• 将 FutureWarning 更改为已更改的行为
  
• 数据类型现在总是为 true
  
• __getslice__和__setslice__在ndarray子类中不再需要
  
• 使用...（省略号）索引 MaskedArrays/Constants 现在返回 MaskedArray
  

• C API 更改

• 在空数组和 NpyIter 中使用 GUfuncs 轴移除
  
• 添加了PyArray_MapIterArrayCopyIfOverlap到 NumPy C-API
  

• 新特性

• 添加了__array_ufunc__
  
• 新的positive ufunc
  
• 新的divmod ufunc
  
• np.isnat ufunc 用于测试 NaT 特殊日期和时间差值的值
  
• np.heaviside ufunc 计算 Heaviside 函数
  
• 用于创建 blocked 数组的np.block函数
  
• isin函数，改进in1d
  
• 临时省略
  
• unique的axes参数
  
• np.gradient现在支持不均匀间隔的数据
  
• 支持在apply_along_axis中返回任意维度的数组
  
• dtype 添加了 .ndim 属性来补充 .shape（查看详情）
  
• Python 3.6 对 tracemalloc 的支持（查看详情）
  
• NumPy 可以使用放松的步幅检查调试构建（查看详情）
  

• 改进（查看详情）

• 重叠输入的 ufunc 行为（查看详情）
  
• MinGW 上对于 64 位 f2py 扩展的部分支持（查看详情）
  
• packbits 和 unpackbits 的性能改进（查看详情）
  
• PPC 长双浮点信息的修复（查看详情）
  
• ndarray 子类的更好的默认 repr（查看详情）
  
• 更可靠的掩码数组比较（查看详情）
  
• np.matrix 中的布尔元素现在可以使用字符串语法创建（查看详情）
  
• 更多 linalg 操作现在接受空向量和矩阵（查看详情）
  
• 捆绑版本的 LAPACK 现在是 3.2.2（查看详情）
  
• np.hypot.reduce 和 np.logical_xor 的reduce在更多情况下被允许（查看详情）
  
• 对象数组的更好 repr（查看详情）
  

• 改变（查看详情）

• 对掩码数组进行的 argsort 现在具有与 sort 相同的默认参数（查看详情）
  
• average 现在保留子类（查看详情）
  
• array == None 和 array != None 现在进行按元素比较（查看详情）
  
• 对于对象数组，np.equal, np.not_equal 忽略对象身份（查看详情）
  
• 布尔索引变化（查看详情）
  
• np.random.multivariate_normal 在坏协方差矩阵下的行为（查看详情）
  
• assert_array_less 现在对比 np.inf 和 -np.inf（查看详情）
  
• assert_array_和屏蔽数组assert_equal隐藏了较少的警告
  
• memmap对象中的offset属性值
  
• np.real和np.imag为标量输入返回标量
  
• 多项式便利类不能传递给 ufuncs
  
• 对 ufunc 方法，ufunc 的输出参数也可以是元组
  

NumPy 1.26 中文官方指南（四）（4）https://developer.aliyun.com/article/1510624