NumPy 2.0.1 发布
NumPy 2.0.1 现已,这是一个维护版本,修复了 2.0.0 版本后发现的错误和回归问题,此版本支持的 Python 版本为 3.9-3.12。预计 NumPy 2.0.1 是 2.0.x 系列中的最后一个版本,2.1.0rc1 将会很快会发布。
Improvements
np.quantile
使用closest_observation
方法选择最接近的偶数阶统计量
这将 border cases 下 nearest 的定义从最接近奇数阶统计量更改为最接近偶数阶统计量。现在,numpy 实现与其他参考实现相匹配。(GH-26656)
此版本共合并了 24 个拉取请求:
- #26794:DOC:从常量中删除对 NaN 和 NAN 别名的提及
- #26821:BLD:修复 openBSD 上的 x86-simd-sort 构建失败问题
- #26835:BUG:避免“include complex.h”的 side-effect
- #26963:BUG:修复 in1d table method 的越界最小偏移量
- #26971:BUG:修复 f2py 测试,使其与 v2 API 兼容
- #26995:BUG:在 limited API 添加 object cast 以避免警告
- ......
更多详情可查看更新说明:https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v2.0.1

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当前端谈数据时,我们在谈些什么
作为前端,和业务上下游交流数据的时候,经常会出现页面 PV、UV、点击率、转化率等中英混杂不知所云的名词。特别是在存量竞争的当下,数据更是频频出现在高层的目标和规划中。 那么,当我们,一个前端同学,谈起数据时,我们在谈些什么呢? 追本溯源 我们先抛开 spm 这些埋点名词,从一个行外人的角度来审视用户的交互过程。 ▐为什么要看数据 让我们先从一个页面开始。 前端永远是从一个页面开始。 这个页面可能是一个内容流如各大内容平台的首页,可能是一个详情页,可能是一个会场页(如果你更容易理解的话): 看起来有点花哨?没关系,我们来抽象一下。这,就是我们的页面: 当然,我们的页面自然也不是孤立的。它与其它千千万万个页面一起,互相联系,构成了吞噬你我业余时光的时间黑洞: 作为页面的开发者,最基本的,我们要做好页面的渲染、功能的交互、跳转的响应。 然后,就可以了,吗? 如果作为一个独立的博客网站,往互联网里一丢,圈地自萌就好了。 用户来了,玩了,爽了,走了,不带走一片云彩。 但是作为一个商业公司,我们开发的页面需要产生价值。 玩爽了是要给钱的。 怎么给呢? 淘宝,本身就是一个卖货的场,从一个商品引流到...
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