Numpy的“可见性过期警告”是什么

在本文中，我们将介绍Numpy的“可见性过期警告”是什么，为什么它出现，如何解决它以及如何避免它的出现。

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什么是“可见性过期警告”？

当我们在使用Numpy库进行计算时，我们有时会遇到警告信息，例如：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int16)
b = np.array([4, 5, 6], dtype=np.int32)
c = a + b

在上面的代码中，我们定义了两个数组a和b，并对它们进行加法运算。然而，当我们运行这段代码时，我们会得到以下警告信息：

DeprecationWarning: In future, it will be an error for 'np.bool_' scalars to be interpreted as an index

这是一个“可见性过期警告”（Visible Deprecation Warning）的示例。它告诉我们，在将来的版本中，当我们使用单个的bool值来索引数组时，这将导致错误，我们应该使用高级索引来代替。

为什么会出现“可见性过期警告”？

Numpy的“可见性过期警告”是为了向开发人员提醒他们正在使用即将被废弃的代码。这是为了让开发者尽早了解哪些功能即将被删除或更改，以便开发者可以相应地更改他们的代码。

这种警告通常是由于Numpy的版本升级导致的。例如，上面的示例中使用的程序在Numpy 1.18.0之前的版本中可以正常工作，但在1.18.0及更高版本中，警告将出现。

如何解决“可见性过期警告”？

要解决Numpy的“可见性过期警告”，我们需要找到警告所提到的代码段，并相应地更改它。然而，在某些情况下，代码可能已经被淘汰，并且没有立即可用的新替代品。

在这种情况下，我们可以使用以下两个选项：

禁止警告：我们可以使用警告模块的simplefilter()函数，将警告消息过滤掉，而不是解决代码中的问题。但是，这会使我们无法及时得知其他更重要的警告消息，因此并不推荐使用该选项。

import warnings
warnings.simplefilter('ignore', category=DeprecationWarning)

寻找相应的新替代品：在某些情况下，代码已经过时，因此我们需要寻找新的替代品。为了解决这个问题，我们可以查阅最新的Numpy文档，了解新的替代方法。

如何避免“可见性过期警告”的出现？

在编写Python代码时，避免Numpy的“可见性过期警告”是很重要的。以下是几种避免警告的方法：

保持代码最新：最好使用Numpy的最新版本来编写代码。如此一来，即使某些功能在将来版本中被淘汰，我们也可以即时得到警告。
了解Numpy文档：在使用Numpy时，确保熟悉Numpy文档中的各个部分。文档提供了一个详细的Numpy功能列表，这对于了解哪些功能即将过时至关重要。
避免令人困惑的代码：在编写Python代码时，尽量避免使用将在将来版本中被废弃的功能。如果确实需要使用这些代码，建议在注释中添加相关说明，以便将来其他开发人员能够理解代码的目的。
避免直接使用bool类型的索引：在代码中，尽量避免直接使用单个bool值来索引数组，而应使用高级索引。

总结

Numpy的“可见性过期警告”是为了向开发人员提醒他们即将被淘汰或更改的代码。虽然这些警告可能会导致一些不便，但它们确实有助于确保代码总是最新和最佳的状态。在编写Python代码时，尽可能保持代码最新和减少使用老旧的代码，这将有助于避免“可见性过期警告”的出现。希望本文能够帮助您更好地理解Numpy的“可见性过期警告”。