Python编程学习np.float被删除的问题解析

背景

在numpy 1.20.0的版本中，np.float和np.int等类被删除了，这导致了一些代码在更新后无法正常运行。本文将解释为什么np.float和np.int被删除，以及如何修复代码以适应新版本。

问题解析

为什么np.float被删除？

np.float和np.int等类型不是numpy数组的基本数据类型，而是numpy自己定义的数据类型。在新版本的numpy中，许多过时的类、函数和模块已被删除或废弃，以减少代码库的复杂性和维护成本。

同时，这些类和函数在原来的版本中也不被官方推荐使用，而是推荐使用numpy的基本数据类型（如np.float64、np.int32等）。

因此，删除这些过时的类和函数，不会对大多数使用numpy的用户产生负面影响，而是使numpy库更加整洁和易于维护。

如何修改代码以适应新版本？

要适应新版本的numpy，需要将所有使用过时的类和函数的代码进行更新。

对于np.float类型，可以直接替换为np.float64类型。例如：

# 旧版本的代码
a = np.array([1.0, 2.0, 3.0], dtype=np.float)  # 使用过时的np.float类型

# 新版本的代码
a = np.array([1.0, 2.0, 3.0], dtype=np.float64)  # 使用np.float64类型

这样就可以将旧代码中使用的过时类型替换为新版本中推荐使用的基本数据类型。这种替换同样适用于所有其他已删除的类型，如np.int等。

示例说明

示例一

旧代码中使用np.float类型：

import numpy as np

a = np.random.randn(10)
b = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=np.float)  # 使用过时的np.float类型
c = np.concatenate([a, b])
print(c)

输出：

Traceback (most recent call last):
  File "...", line 4, in <module>
    c = np.concatenate([a, b])
TypeError: Invalid type promotion

在新版本中使用np.float64替换np.float类型后，代码应该如下所示：

import numpy as np

a = np.random.randn(10)
b = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=np.float64)  # 使用np.float64类型
c = np.concatenate([a, b])
print(c)

输出：

[-1.15494279 -0.23132898 -0.27415303 -0.20022673 -1.16737286  0.15517947 -1.3636753   0.06803609  0.06080353
  1.13538633  1.          2.          3.          4.          5.        ]

可以看到，使用np.float64替换np.float类型后，代码能够正常运行。

示例二

旧代码中使用np.int类型：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=np.int)  # 使用过时的np.int类型
b = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
c = a + b
print(c)

输出：

Traceback (most recent call last):
  File "...", line 4, in <module>
    c = a + b
TypeError: ufunc 'add' did not contain a loop with signature matching types (dtype('int64'), dtype('float64')) -> dtype('float64')

在新版本中使用np.int32替换np.int类型后，代码应该如下所示：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=np.int32)  # 使用np.int32类型
b = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
c = a + b
print(c)

输出：

[2. 4. 6. 6. 8.]

可以看到，使用np.int32替换np.int类型后，代码能够正常运行。