La bibliothèque Python Numpy 1.10.0 est disponible

Et apporte le support de la compilation parallèle

L'équipe de développement de la bibliothèque de Python dédiée à la manipulation de matrices ou tableaux multidimensionnels a annoncé la disponibilité de Numpy (Numerical Python) en version 1.10.0. Cette nouvelle version supporte les versions 2.6, 2.7, 3.2 et 3.5 de Python et prend en charge de nouvelles fonctionnalités.

Parmi les nouveautés les plus importantes qu'apporte Numpy 1.10.0, nous pouvons noter le support de la compilation parallèle par numpy.distutils grâce à l'argument --parallel/-j passé au setup.py lors de son exécution. numpy.distutils permet désormais de faire des personnalisations supplémentaires notamment en permettant de contrôler les paramètres de compilation via le fichier site.cfg. En plus de cela, Numpy 1.10.0 permet de calculer le produit scalaire de deux ou plusieurs tableaux en un seul appel de fonction tout en choisissant automatiquement la méthode la plus rapide grâce à np.linalg.multi_dot. La nouvelle fonction np.stack permet d'ajouter une séquence de tableaux sur un axe venant ainsi compléter la fonction np.concatenate. Il faut retenir aussi le support de la fonction '@' de Python 3.5. ainsi que l'ajout de nanprod à l'ensemble des nanfunctions.

Dans Numpy 1.10.0 ont été modifiées voire supprimées certaines fonctionnalités des versions précédentes. En guise d'illustration figure le module _dotblas qui a été supprimé et le support de CBLAS qui n'est plus disponible que pour les tableaux multidimensionnels. Un autre changement à noter dans ce registre est la suppression des fichiers testcalcs.py et polytemplate.py entre autres. Cette version de Numpy qui vient de sortir n'est pas encore disponible pour Windows, fait que certains développeurs n'ont pas manqué de déplorer en soulignant qu'il est dommage que l'équipe de développement de Numpy ne propose pas de .exe parmi les exécutables proposés au téléchargement.


Télécharger Numpy 1.10.0

Source : SciPy

Et vous ?

comment trouvez-vous cette nouvelle version de Numpy ?

Voir aussi

le Forum Python

la rubrique Python & Zope (Cours, Tutoriels, FAQ, etc.)