Python 3.7 中使用 NumPy 和 Pandas 的最佳版本
简介
NumPy 和 Pandas 是 Python 中用于数据分析和科学计算的两个强大库。对于使用 Python 3.7 的用户来说，选择合适版本的这些库非常重要，以确保最佳性能和兼容性。
NumPy 版本选择
NumPy 实现了多维数组对象和用于处理和操作这些数组的高级函数。在 Python 3.7 中，推荐使用 NumPy 1.15 或更高版本。这些版本包括了以下改进和修复：
- 更好的多核支持，提高了并行计算的性能。
- 改进了对新 Python 特性的支持，例如类型提示。
- 修复了内存管理问题，提高了稳定性和性能。
为了安装 NumPy 1.15，可以在命令提示符下运行以下命令：
pip install numpy==1.15
Pandas 版本选择
Pandas 提供了一个高级数据框和时间序列数据结构，用于数据清理、转换和分析。对于 Python 3.7，推荐使用 Pandas 0.25 或更高版本。这些版本包含了许多改进，包括：
- 性能优化，例如在排序和聚合操作中的改进。
- 新功能，例如
DataFrame.explode()方法，用于将数据框拆分为其各个元素。 - 错误修复和稳定性改进。
要安装 Pandas 0.25，可以在命令提示符下运行以下命令：
pip install pandas==0.25
考虑因素
除了版本号外，在选择 NumPy 和 Pandas 版本时还应考虑以下因素：
- 兼容性：确保所选版本与其他正在使用的 Python 库兼容。
- 依赖项：检查 NumPy 和 Pandas 的依赖项，确保它们也与其他正在使用的库兼容。
- 特性：考虑所需的特定特性和功能，并选择相应的版本。
- 性能：参考基准测试和用户评论，以了解不同版本的性能差异。
最佳实践
为了充分利用 NumPy 和 Pandas，建议遵循以下最佳实践：
- 使用最新版本以获得最佳性能和兼容性。
- 定期更新库以访问最新特性和修复程序。
- 在开发环境中测试不同的版本，以确定最适合您的应用程序的版本。
- 编写符合版本要求的代码，以避免兼容性问题。
问答
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为什么在 Python 3.7 中推荐使用 NumPy 1.15 或更高版本？
因为它提供了更好的多核支持、对新 Python 特性的支持和稳定性改进。 -
Pandas 0.25 的主要新特性是什么？
它引入了DataFrame.explode()方法，用于将数据框拆分为其各个元素。 -
除了版本号之外，在选择 NumPy 和 Pandas 版本时需要考虑哪些因素？
兼容性、依赖项、所需特性和性能。 -
如何确保 NumPy 和 Pandas 与其他正在使用的库兼容？
检查这些库的依赖项并确保它们相互兼容。 -
使用 NumPy 和 Pandas 时有哪些最佳实践？
使用最新版本、定期更新、在开发环境中进行测试和编写符合版本要求的代码。
原创文章，作者：杨文宁，如若转载，请注明出处：https://www.wanglitou.cn/article_45952.html
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