1. 概述

在Numpy 1.24版本中，刪除了像np.float、np.int 這樣的 Python 內(nèi)置類型的 alias，因此以后在代碼中使用這些類型會報錯AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'float', 涉及的類型包括：

numpy.bool

numpy.int

numpy.float

numpy.complex

numpy.object

numpy.str

numpy.long

numpy.unicode

那該怎么解決這個錯誤呢？

TL;DR

• 對于在標(biāo)量上的操作，直接使用Python內(nèi)置類型替換

foo = np.random.rand(10)
# 原先用法，注意foo[0]是一個標(biāo)量
bar = np.float(foo[0])
# 新用法
bar = float(foo[0])

• 對于在np.ndarray 上的操作，使用np.float64 或np.float32 來替代，具體選擇哪個需要自己根據(jù)情況來確定，不同類型精度會有不同，下面舉兩個例子:

# 原先用法
foo = np.random.rand(10, dtype=np.float)
# 新用法
foo = np.random.rand(10, dtype=np.float32)
# 原先用法
foo = np.random.rand(10).astype(np.float)
# 新用法
foo = np.random.rand(10).astype(np.float32)

這里列出來了刪除類型在標(biāo)量和np.ndarray 上的替代，方便查找

詳細(xì)說明參考NumPy 1.20.0 Release Notes。

下面詳細(xì)說說事情的來龍去脈。

2. 代碼驗證

下面我搭建 Numpy 1.20.0 和 1.24.0 的環(huán)境進(jìn)行簡單測試，以及分析為什么會棄用這些類型。

首先是 Numpy 1.20.0 環(huán)境搭建與簡單測試：

python -m venv np1.20
source np1.20/bin/activate
pip install numpy==1.20
python -c "import numpy as np; a = np.array([1.0], dtype=np.float)"

輸出如下：

<string>:1: DeprecationWarning: `np.float` is a deprecated alias for the builtin `float`. To silence this warning, use `float` by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. If you specifically wanted the numpy scalar type, use `np.float64` here.
Deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations

仔細(xì)看這段輸出的話，可以發(fā)現(xiàn)從 Numpy 1.20 版本開始，Numpy已經(jīng)棄用np.float 類型了，并且給出了替換建議，以及詳細(xì)的說明文檔地址。

而在 Numpy 1.24版本里面，正式刪除了np.float，可以用下面的代碼來測試。 首先我們創(chuàng)建一個新的環(huán)境，安裝Numpy 1.24版本，然后創(chuàng)建一個np.float類型的數(shù)組：

python -m venv np1.24
source np1.24/bin/activate
pip install numpy==1.24
python -c "import numpy as np; a = np.array([1.0], dtype=np.float)"

輸出如下:

Traceback (most recent call last):
  File "<string>", line 1, in <module>
  File "/Users/name/np1.24/lib/python3.9/site-packages/numpy/__init__.py", line 284, in __getattr__
    raise AttributeError("module {!r} has no attribute "
AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'float'

直接就報了我們開頭提到的屬性錯誤。

3. Why

其實(shí)早在2015年，Numpy 開發(fā)者就在策劃刪除這些類型了，只不過當(dāng)時使用范圍太廣，刪除造成的影響太大，所以在近8年，1.20-1.24 4個版本的Warning后，才正式刪除。

為什么要刪除這些操作呢？我自己覺得是因為np.float 這種類型太容易誤用了。大家都以為np.float是一個Numpy的數(shù)據(jù)類型，是np.float32的alias，但實(shí)際它是內(nèi)置類型，是int類型的alias。 就像下面這個例子：

>>> foo = np.array([10], dtype=np.int32)
>>> bar = np.int(foo)
>>> type(bar)
<class 'int'>
>>> baz = np.int32(foo)
>>> type(baz)
<class 'numpy.ndarray'>

可以看到，對np.ndarray 數(shù)組進(jìn)行np.int 和np.int32的操作，一個得到int類型的變量，另一個得到的是np.ndarray類型的變量。

詳細(xì)的原因可以參考上面的 issue 鏈接。

那最早為什么還要引入np.float呢？直接用Python內(nèi)置的類型不好嗎？其實(shí)這是在很早的Numpy版本中錯誤地引入的，那個版本np.float的含義就是np.float64 ，只不過后來版本中np.float 的含義修改了，但如果直接刪除np.float，有人使用老版本的Numpy，就會在執(zhí)行from numpy import * 報錯。當(dāng)前那個老版本已經(jīng)很少有人用了 ，所以就刪除了。

4. 帶來的影響

這個改動帶來的影響可以說是非常大了，簡單來說，在 Numpy 1.24.0以上的版本中，使用np.float的代碼都會直接報錯。而 Numpy 作為 Python 在科學(xué)計算中的基礎(chǔ)包，被廣泛使用的程度無需我贅述。

簡單在GitHub 搜索了一下，光涉及到np.float的(結(jié)果1， 結(jié)果2）就有近9萬行代碼，我自己短期內(nèi)就在兩個倉庫中遇到這個問題。好在解決辦法也比較直接，希望可以順利的過渡過去。

以上就是python編程學(xué)習(xí)np.float 被刪除的問題解析的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于python np.float 被刪除的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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