<#>Python Numpy 1.24 停用 np.float 和 np.int：拥抱现代代码实践</#>

告别 np.float 和 np.int：Numpy 1.24 的重大变更

作为一名数据科学家或机器学习工程师，您肯定对 Numpy 及其在科学计算中的强大功能并不陌生。最近，Numpy 发布了 1.24 版本，其中做出了一个重要的更改：删除了 np.float 和 np.int 别名 。这意味着在您的代码中使用这些类型可能会导致错误。

为何移除这些别名？

Numpy 团队决定移除这些别名，主要原因有以下三个：

1. 提高兼容性： Python 3.x 中的内置类型 float 和 int 已足够强大，可以满足大多数需求。使用这些内置类型可以避免不必要的类型转换，从而提高代码的效率和性能。
2. 提升一致性： 移除别名后，代码将更简洁、更易于阅读和理解。它消除了对不同类型的困惑，使代码更易于维护。
3. 增强可维护性： 随着 Numpy 的持续发展，维护这些别名变得越来越复杂。移除它们简化了代码库，使其更容易维护和升级。

如何迁移到新实践？

避免错误的最佳方法是直接在代码中使用 float 和 int 类型，而不是 np.float 和 np.int。以下步骤将帮助您顺利迁移：

1. 审查代码类型使用情况： 检查您的代码，确保您使用的是 float 和 int 类型，而不是 np.float 和 np.int。
2. 将 np.float 和 np.int 替换为 float 和 int： 在代码中搜索并替换所有 np.float 和 np.int 实例为 float 和 int。
3. 测试和验证代码： 在将代码升级到 Numpy 1.24 或更高版本之前，请务必对其进行测试和验证，以确保其正常工作。

代码示例：

以下代码示例展示了如何从 np.float 和 np.int 迁移到 float 和 int：

# 旧代码：
array = np.float(5)
integer = np.int(10)

# 新代码：
array = float(5)
integer = int(10)

最佳实践和注意事项：

1. 采用内置类型： Numpy 1.24 及更高版本，请使用 float 和 int 类型，而不是 np.float 和 np.int。
2. 保持代码更新： 关注 Numpy 的最新版本和更新，并定期将代码升级到最新版本，以确保兼容性和性能。
3. 使用 type() 函数验证： 如果您不确定某个变量的类型，可以使用 type() 函数进行验证。例如：

>>> type(array)
<class 'float'>

结论

Numpy 1.24 中 np.float 和 np.int 别名的删除是一项重要变更，旨在提高代码的兼容性、一致性和可维护性。通过直接使用 float 和 int 类型，您可以确保代码与最新版本的 Numpy 兼容，并为未来的发展做好准备。

常见问题解答

1. Numpy 1.24 中为什么删除了这些别名？

• 提高兼容性、提升一致性和增强可维护性。

2. 如何避免代码出错？

• 直接在代码中使用 float 和 int 类型，而不是 np.float 和 np.int。

3. np.float 和 np.int 与 float 和 int 有什么区别？

• 没有区别，np.float 和 np.int 只是 Python 内置类型的别名。

4. 迁移到新实践时需要注意什么？

• 审查代码类型使用情况，将 np.float 和 np.int 替换为 float 和 int，并进行测试和验证。

5. 如何验证变量类型？

• 使用 type() 函数进行验证。