Numpy：使用不推荐的API

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy库中的不推荐的API，并解释为什么这些API已经过时，推荐使用哪些API。

阅读更多：Numpy 教程

什么是不推荐的API？

在Numpy库中，有些API在更新版本中已经被替换或删除，但为了向后兼容性仍然被保留，因此称其为不推荐的API。这些API通常会在文档中被标注为“过时的(deprecated)”或“不推荐使用”。

使用不推荐的API可能会带来以下问题：

可能会在将来的版本中被删除，导致代码不可用；
在某些情况下，新版本中的替代API比旧版本中的API更易于使用。

因此，为了保证代码的长期稳定性和复用性，我们应该避免使用不推荐的API。

使用不推荐的API的例子

以下是Numpy库中一些常用API的使用实例：

# 使用不推荐的np.mat方法
import numpy as np

a = np.arange(9).reshape((3,3))
m = np.mat(a)
print(m)

# 替代方法使用np.asmatrix -> 使用asarray得到新的矩阵
b = np.asarray(a)
m = np.asmatrix(b)
print(m)

在上面的代码中，我们使用了不推荐的np.mat方法来创建一个矩阵，但实际上，我们可以使用np.asarray和np.asmatrix来达到同样的效果，并且是安全的。

另一个例子是数组排序：

# 使用不推荐的np.ndarray.sort方法
arr = np.array([8, 4, 6, 1, 2, 9, 5])
arr.sort()
print(arr)

# 替代方案：使用Python内置的sorted函数
arr = np.array([8, 4, 6, 1, 2, 9, 5])
arr = sorted(arr)
print(arr)

在上面的代码中，我们使用了不推荐的np.ndarray.sort方法来对数组排序。替代方案是使用Python内置的sorted函数。