关于 np.float 被删除的问题

1. 概述

在Numpy 1.24版别中，删去了像np.float、np.int 这样的 Python 内置类型的 alias，因此今后在代码中运用这些类型会报错AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'float', 触及的类型包括：

• numpy.bool
• numpy.int
• numpy.float
• numpy.complex
• numpy.object
• numpy.str
• numpy.long
• numpy.unicode

那该怎么处理这个过错呢？

TL;DR

• 对于在标量上的操作，直接运用Python内置类型替换

foo = np.random.rand(10)
# 原先用法，注意foo[0]是一个标量
bar = np.float(foo[0])
# 新用法
bar = float(foo[0])

• 对于在np.ndarray 上的操作，运用np.float64 或np.float32 来代替，具体选择哪个需求自己根据状况来确定，不同类型精度会有不同，下面举两个比如:

# 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)

这儿列出来了删去类型在标量和np.ndarray 上的代替，便利查找

具体阐明参阅NumPy 1.20.0 Release Notes。

下面具体说说事情的来龙去脉。

2. 代码验证

下面我搭建 Numpy 1.20.0 和 1.24.0 的环境进行简略测试，以及剖析为什么会弃用这些类型。

首先是 Numpy 1.20.0 环境搭建与简略测试：

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)"

输出如下：

<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

仔细看这段输出的话，能够发现从 Numpy 1.20 版别开端，Numpy现已弃用np.float 类型了，并且给出了替换建议，以及具体的阐明文档地址。

而在 Numpy 1.24版别里面，正式删去了np.float，能够用下面的代码来测试。
首先我们创立一个新的环境，装置Numpy 1.24版别，然后创立一个np.float类型的数组：

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)"

输出如下:

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'

直接就报了我们开头提到的属性过错。

3. Why

其实早在2015年，Numpy 开发者就在策划删去这些类型了，只不过当时运用范围太广，删去造成的影响太大，所以在近8年，1.20-1.24 4个版别的Warning后，才正式删去。

为什么要删去这些操作呢？我自己觉得是因为np.float 这种类型太容易误用了。大家都以为np.float是一个Numpy的数据类型，是np.float32的alias，但实践它是内置类型，是int类型的alias。
就像下面这个比如：

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

能够看到，对np.ndarray 数组进行np.int 和np.int32的操作，一个得到int类型的变量，另一个得到的是np.ndarray类型的变量。

具体的原因能够参阅上面的 issue 链接。

那最早为什么还要引进np.float呢？直接用Python内置的类型不好吗？其实这是在很早的Numpy版别中过错地引进的，那个版别np.float的含义便是np.float64 ，只不过后来版别中np.float 的含义修改了，但假如直接删去np.float，有人运用老版别的Numpy，就会在履行from numpy import * 报错。当时那个老版别现已很少有人用了 ，所以就删去了。

4. 带来的影响

这个改动带来的影响能够说是非常大了，简略来说，在 Numpy 1.24.0以上的版别中，运用np.float的代码都会直接报错。而 Numpy 作为 Python 在科学计算中的基础包，被广泛运用的程度无需我赘述。

简略在GitHub 搜索了一下，光触及到np.float的(成果1， 成果2）就有近9万行代码，我自己短期内就在两个仓库中遇到这个问题。好在处理办法也比较直接，期望能够顺畅的过渡过去。