numpy是Python中非常常用的数学库，广泛应用于科学计算领域，支持大量的数值计算、线性代数、随机数生成以及傅里叶变换等功能。而在使用numpy进行数学计算时，经常需要确定numpy的版本及其特性，针对不同版本的numpy进行不同的优化和算法选择。本文将介绍numpy版本查看的小技巧和窍门，以及如何通过检测numpy的版本信息来更好地使用numpy。
一、numpy版本的查看方法
numpy中有很多内置的函数和属性，可以用来获取numpy的版本信息。下面将介绍几种常用的查看numpy版本的方法。
- 使用numpy.version属性
numpy中有一个version属性，可以用来获取当前numpy版本的详细信息，包括版本号、Git提交哈希值、编译器信息等。其代码示例如下：
import numpy as np print(np.version.version)
输出结果如下所示：
1.20.1
- 使用numpy.__version__属性
除了version属性外，numpy还提供了一个__version__属性，其默认值为当前numpy版本的字符串表示。该属性也是numpy中判断版本信息的常用方式之一，其代码示例如下：
import numpy as np print(np.__version__)
输出结果与上一个示例相同：
1.20.1
- 使用numpy.show_config函数
如果需要查看更为详细的numpy编译和构建信息，可以使用numpy.show_config函数。该函数将显示numpy在构建时使用的各种编译器、链接器和库，包括C++编译器、CBLAS库、LAPACK库等。它的代码示例如下：
import numpy as np np.show_config()
输出结果如下所示：
blas_mkl_info:
libraries = ['mkl_rt']
library_dirs = ['C:/Program Files (x86)/Intel/oneAPI/mkl/2021.1.1/lib/intel64']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
include_dirs = ['C:/Program Files (x86)/Intel/oneAPI/mkl/2021.1.1/include']
blis_info:
NOT AVAILABLE
openblas_info:
NOT AVAILABLE
lapack_mkl_info:
libraries = ['mkl_rt']
library_dirs = ['C:/Program Files (x86)/Intel/oneAPI/mkl/2021.1.1/lib/intel64']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
include_dirs = ['C:/Program Files (x86)/Intel/oneAPI/mkl/2021.1.1/include']
lapack_opt_info:
libraries = ['mkl_rt']
library_dirs = ['C:/Program Files (x86)/Intel/oneAPI/mkl/2021.1.1/lib/intel64']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
include_dirs = ['C:/Program Files (x86)/Intel/oneAPI/mkl/2021.1.1/include']
lapack_info:
libraries = ['mkl_rt']
library_dirs = ['C:/Program Files (x86)/Intel/oneAPI/mkl/2021.1.1/lib/intel64']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
include_dirs = ['C:/Program Files (x86)/Intel/oneAPI/mkl/2021.1.1/include']
mkl_info:
libraries = ['mkl_rt']
library_dirs = ['C:/Program Files (x86)/Intel/oneAPI/mkl/2021.1.1/lib/intel64']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
include_dirs = ['C:/Program Files (x86)/Intel/oneAPI/mkl/2021.1.1/include']
blas_opt_info:
libraries = ['mkl_rt']
library_dirs = ['C:/Program Files (x86)/Intel/oneAPI/mkl/2021.1.1/lib/intel64']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
include_dirs = ['C:/Program Files (x86)/Intel/oneAPI/mkl/2021.1.1/include']
...（输出结果省略）通过以上三个方法可以查看numpy的具体版本和编译信息，弄清楚numpy的版本对于针对不同的项目对应的numpy版本，以及选取合适的numpy算法和方法，都具有重要的意义。
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二、numpy版本信息的应用
在明确了numpy的版本信息后，在使用numpy时，可以针对不同的版本选取合适的算法和方法，以达到最优的优化效果和性能提升。比如，在1.20以上版本的numpy中，可以使用更高级别的函数来自动处理NaN值，避免程序运行时出现异常，同时使用了一些高效优化的算法，性能也得到了很大的提升。而在低版本的numpy中，可能需要手动处理NaN值和异常情况，使用一些简单的算法，来提高程序的稳定性和性能。
下面是一个简单的示例，说明如何使用numpy版本信息来选取最优的算法。
假设我们需要计算一个10000×10000的矩阵的乘积，我们可以对这个任务进行两种方法的计算。一种方法是使用numpy.dot()函数，该函数通过调用BLAS库中的dgemm子程序来计算两个矩阵的点积，同时也支持多线程和向量化计算，计算速度非常快。另一种方法是使用numpy.multiply()函数对两个矩阵分别逐元素相乘，然后将结果求和得到点积，该方法的实现比较简单，但是性能较差。
以下代码比较了两种算法的计算时间：
import numpy as np
import time
A = np.random.rand(10000, 10000)
B = np.random.rand(10000, 10000)
# 方法1：使用numpy.dot函数
start_time = time.time()
C = np.dot(A, B)
end_time = time.time()
print("方法1计算时间：", end_time - start_time)
# 方法2：使用numpy.multiply函数
start_time = time.time()
C = np.multiply(A, B).sum()
end_time = time.time()
print("方法2计算时间：", end_time - start_time)输出结果如下所示：
方法1计算时间： 3.94059681892395 方法2计算时间： 9.166156768798828
可以看到，使用numpy.dot()的计算速度几乎是使用numpy.multiply()的2.5倍，由此可以得出结论：在numpy版本兼容的情况下，应该优先选择numpy.dot()算法，以获得更好的性能和更短的计算时间。
结语
本文介绍了numpy版本查看的几种方法，同时针对不同的numpy版本，介绍了不同的算法和方法的应用。在实际numpy开发中，了解numpy版本的特性和性能，掌握numpy的版本查看技巧非常有必要，可以为更好的numpy应用和开发奠定坚实的基础。
