NumPy 2.0.1 发布

NumPy 2.0.0 现已发布，这是自 2006 年以来的第一个主要版本，是自上一个功能版本发布以来经过 11 个月开发的成果。该版本包含了来自 212 位贡献者提交的 1078 个 PR，引入了大量的新功能以及对 Python 和 C API 的更改。 此主要版本

支持 inplace matrix 乘法（@=） NumPy 将在 Python 3.12 出来时发布 NumPy 1.26，这是因为 Python 3.12 已经放弃了 distutils，NumPy 将在未来的构建中转而使用 meson。 更多详情可查看：https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.25.0

NumPy 1.22.4 现已发布，这是一个维护版本，修复了在 1.22.3 版本之后发现的错误。此外，此版本的 wheels 是使用最近发布的 Cython 0.29.30 构建的，它应该可以修复报告的调试问题。 此版本支持的 Python 版本为 3.8-3.10。Mac wheels 

NumPy 1.26.3 现已发布，这是一个维护版本。修复了 1.26.2 发布后发现的错误和回归，最显著的变化是 f2py 的错误修复。此版本支持的 Python 版本为 3.9-3.12。 兼容性 f2py将不再接受不明确的组合-m和.pyfCLI 组合。当传递多个.pyf文件时

经过近五年的漫长岁月，Cython 3.0 宣布正式发布。 公告称，“Cython 3.0 在各个方面都优于之前的任何其他 Cython 版本。它更加 Python 化，与 C 和 C++ 集成得更好，支持更多 Python 实现和配置，提供了许多很棒的新语言特性。更快、

今年早些时候，英特尔发布了一个利用了 AVX-512 的 x86-simd-sort 快速排序库；当 Numpy 将 x86-simd-sort 代码进行合并后发现，对于 16 位到 64 位的数据类型，排序速度提高了10~17倍。如今，英特尔软件工程师又发布了 x86-simd-sort 3.0，Open

Pandas 是一个 Python 数据分析库，它提供了快速、灵活和富有表现力的数据结构，旨在使处理 "关系型" 或 "标签型" 数据的工作变得简单和直观。 此版本包括一些新功能、错误修复和性能改进，建议现有用户在升级到 Pandas 2 之前

器 对 monorepo 友好，具有分层和级联配置 Ruff 刚刚发布了 v0.0.281 版本。 主要变化是提升词法分析器速度。据称 Ruff 的词法分析器现在比旧版本快 2-3 倍： group v0.0.280 v0.0.281 ----- -------- -------- lexer/large/dataset.py2.18665.9±5.6

中的构造函数文档。 Android： 通过 Maven Central 发布的新 Android Archive Package (AAR) 新的 Android 示例：QR 码检测器、视频 IO 示例。DNN 和人脸检测器示例更新。 切换到 Gradle 7.6.3，现代 Android 工具。 平台支持： #23

IPython 是一个综合环境，可以帮助程序员或开发人员等高级计算机用户测试或探索各种功能。尽管 Python 附带了一个强大的交互式解释器，使用户无需在目标计算机上创建额外的文件即可运行测试，但它在用户与软件交互方面存

PyCharm 2022.2 已发布，此版本提供对 Python 3.11 语言功能和新 PyScript 框架的支持，主要有如下内容： Python 3.11 支持 HTTP 客户端 用于设置远程解释器的新 UI 运行当前文件 对 PyScript 的初始支持 Jupyter 笔记本 数据库管理

SciPy 和 Scikit-learn，就可以在浏览器中运行。 近日 Pyodide 发布了 0.23.0，这是一个重要更新版本，更新内容包括将 CPython 升级到 3.11，以及其他功能增强和错误修复。此外开发团队还向 Pyodide 添加了多个新的软件包，包括 fastparquet

。 from intel_npu_acceleration_library.backend import MatMul import numpy as np inC, outC, batch = ... # Define your own values # Create both inputs X1 = np.random.uniform(-1, 1, (batch, inC)).astype(np.float16) X2 = np.random.uniform(-1, 1, (outC, inC)).astype(np.float16) mm = MatMul(inC, out

源软件就开始着手减少对 Python 2 的依赖。比如  NumPy、Requests 和 TensorFlow 等许多知名项目在 2020 年停止支持 Python 2.x，而发行版中，先是Fedora 33 最早完全结束对 Python 2.6 的支持 ，紧接着 Ubuntu 20.04 LTS 移除 Python 2，M