Как правильно управлять версиями NumPy в проекте

Несколько рекомендаций по управлению версиями NumPy в проекте:

• Проверять актуальность версии. 2 Нужно сравнивать номер установленной версии со списком версий на странице NumPy на PyPI. 2
• Учитывать совместимость с Python. 5 Установленная версия NumPy должна быть совместима с версией Python, так как более старые версии Python могут не поддерживать последние версии NumPy. 5
• Учитывать зависимости библиотек. 5 Такие пакеты, как Pandas, SciPy или TensorFlow, часто зависят от определённых версий NumPy. 5
• Использовать виртуальные среды. 5 Они позволяют тестировать версии NumPy без влияния на глобальную среду. 5
• Делать резервную копию среды. 4 Перед любыми изменениями нужно создавать резервную копию текущей среды, чтобы можно было вернуться к ней в случае проблем. 4
• Тщательно тестировать. 4 Обновления следует проводить в контролируемой среде и тщательно тестировать код, чтобы выявить непредвиденные проблемы. 4

Управление версиями NumPy важно, так как разные версии библиотеки содержат уникальные функции, исправления ошибок и улучшения производительности. 5