From c70aaffc19296f2bca4ccc7287648451d0879ad9 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Musharraffaijaz Date: Sat, 4 Jan 2025 17:22:58 +0530 Subject: [PATCH] Fixed the minor errors which hindered the development server --- content/en/news.md | 144 +++++++++++++++------------------ content/pt/news.md | 96 ++++++++++------------ content/pt/user-survey-2020.md | 2 - layouts/shortcodes/figure.html | 4 + layouts/shortcodes/grid.html | 3 + 5 files changed, 118 insertions(+), 131 deletions(-) create mode 100644 layouts/shortcodes/figure.html create mode 100644 layouts/shortcodes/grid.html diff --git a/content/en/news.md b/content/en/news.md index a7af2519b2..53a912ba0a 100644 --- a/content/en/news.md +++ b/content/en/news.md @@ -1,8 +1,8 @@ --- -title: News +title: "News Title" sidebar: false newsHeader: "NumPy 2.2.0 released!" -date: 2024-12-8 +date: 2024-12-30 --- ### NumPy 2.2.0 released @@ -10,17 +10,16 @@ date: 2024-12-8 _8 Dec, 2024_ -- The NumPy 2.2.0 release is a quick release that brings us back into sync with the usual twice yearly release cycle. There have been a number of small cleanups, improvements to the StringDType, and better support for free -threaded Python. Highlights are: +threaded Python. Highlights are: -* New functions ``matvec`` and ``vecmat``, -* Many improved annotations, -* Improved support for the new StringDType, -* Improved support for free threaded Python, -* Fixes for f2py. +- New functions `matvec` and `vecmat`, +- Many improved annotations, +- Improved support for the new StringDType, +- Improved support for free threaded Python, +- Fixes for f2py. This release supports Python versions 3.10-3.13. - ### NumPy 2.1.0 released _18 Aug, 2024_ -- NumPy 2.1.0 provides support for Python 3.13 and @@ -29,20 +28,19 @@ updated Python support, it helps get NumPy back to its usual release cycle after the extended development of 2.0. The highlights for this release are: -- Support for Python 3.13. -- Preliminary support for free threaded Python 3.13. -- Support for the array-api 2023.12 standard. +- Support for Python 3.13. +- Preliminary support for free threaded Python 3.13. +- Support for the array-api 2023.12 standard. Python versions 3.10-3.13 are supported by this release. - ### NumPy 2.0.0 released _16 Jun, 2024_ -- NumPy 2.0.0 is the first major release since 2006. It is the result of 11 months of development since the last feature release and is the work of 212 contributors spread over 1078 pull requests. It contains a large number of exciting new features as well as changes to both the Python and C -APIs. It includes breaking changes that could not happen in a regular minor +APIs. It includes breaking changes that could not happen in a regular minor release - including an ABI break, changes to type promotion rules, and API changes which may not have been emitting deprecation warnings in 1.26.x. Key documents related to how to adapt to changes in NumPy 2.0 include: @@ -54,7 +52,6 @@ documents related to how to adapt to changes in NumPy 2.0 include: The blog post ["NumPy 2.0: an evolutionary milestone"](https://blog.scientific-python.org/numpy/numpy2/) tells a bit of the story about how this release came together. - ### NumPy 2.0 release date: June 16 _23 May, 2024_ -- We are excited to announce that NumPy 2.0 is planned to be @@ -69,26 +66,26 @@ works with NumPy `2.0.0rc2`. **Please see the following for more details:** - The [2.0.0 release notes](https://numpy.org/devdocs/release/2.0.0-notes.html) - Announcement issue for status updates: [numpy#24300](https://github.com/numpy/numpy/issues/24300) - ### NumFOCUS end of the year fundraiser -_Dec 19, 2023_ -- NumFOCUS has teamed up with PyCharm during their EOY campaign to offer a 30% discount -on first-time PyCharm licenses. All year-one revenue from PyCharm purchases from now -until December 23rd, 2023 will go directly to the NumFOCUS programs. -Use unique URL that will allow to track purchases https://lp.jetbrains.com/support-data-science/ -or a coupon code ISUPPORTDATASCIENCE  +_Dec 19, 2023_ -- NumFOCUS has teamed up with PyCharm during their EOY campaign to offer a 30% discount +on first-time PyCharm licenses. All year-one revenue from PyCharm purchases from now +until December 23rd, 2023 will go directly to the NumFOCUS programs. + +Use unique URL that will allow to track purchases https://lp.jetbrains.com/support-data-science/ +or a coupon code ISUPPORTDATASCIENCE ### NumPy 1.26.0 released _Sep 16, 2023_ -- [NumPy 1.26.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.26.0-notes.html) is now available. The highlights of the release are: -* Python 3.12.0 support. -* Cython 3.0.0 compatibility. -* Use of the Meson build system -* Updated SIMD support -* f2py fixes, meson and bind(x) support -* Support for the updated Accelerate BLAS/LAPACK library +- Python 3.12.0 support. +- Cython 3.0.0 compatibility. +- Use of the Meson build system +- Updated SIMD support +- f2py fixes, meson and bind(x) support +- Support for the updated Accelerate BLAS/LAPACK library The NumPy 1.26.0 release is a continuation of the 1.25.x series that marks the transition to the Meson build system and provision of support for Cython 3.0.0. @@ -99,33 +96,35 @@ The Python versions supported by this release are 3.9-3.12. ### numpy.org is now available in Japanese and Portuguese -_Aug 2, 2023_ -- numpy.org is now available in 2 additional languages: +_Aug 2, 2023_ -- numpy.org is now available in 2 additional languages: Japanese and Portuguese. This wouldn’t be possible without our dedicated volunteers: _Portuguese:_ -* Melissa Weber Mendonça (melissawm) -* Ricardo Prins (ricardoprins) -* Getúlio Silva (getuliosilva) -* Julio Batista Silva (jbsilva) -* Alexandre de Siqueira (alexdesiqueira) -* Alexandre B A Villares (villares) -* Vini Salazar (vinisalazar) + +- Melissa Weber Mendonça (melissawm) +- Ricardo Prins (ricardoprins) +- Getúlio Silva (getuliosilva) +- Julio Batista Silva (jbsilva) +- Alexandre de Siqueira (alexdesiqueira) +- Alexandre B A Villares (villares) +- Vini Salazar (vinisalazar) _Japanese:_ -* Atsushi Sakai (AtsushiSakai) -* KKunai -* Tom Kelly (TomKellyGenetics) -* Yuji Kanagawa (kngwyu) -* Tetsuo Koyama (tkoyama010) + +- Atsushi Sakai (AtsushiSakai) +- KKunai +- Tom Kelly (TomKellyGenetics) +- Yuji Kanagawa (kngwyu) +- Tetsuo Koyama (tkoyama010) The work on the translation infrastructure is supported with funding from CZI. Looking ahead, we’d love to translate the website into more languages. If you’d like to help, please connect with the NumPy Translations Team on Slack: -https://join.slack.com/t/numpy-team/shared_invite/zt-1gokbq56s-bvEpo10Ef7aHbVtVFeZv2w. -(Look for the #translations channel.) We are also building a Translations Team who will be -working on localizing documentation and educational content across the Scientific Python -ecosystem. If this piqued your interest, join us on the Scientific Python +https://join.slack.com/t/numpy-team/shared_invite/zt-1gokbq56s-bvEpo10Ef7aHbVtVFeZv2w. +(Look for the #translations channel.) We are also building a Translations Team who will be +working on localizing documentation and educational content across the Scientific Python +ecosystem. If this piqued your interest, join us on the Scientific Python Discord: https://discord.gg/khWtqY6RKr. (Look for the #translation channel.) ### NumPy 1.25.0 released @@ -133,10 +132,10 @@ Discord: https://discord.gg/khWtqY6RKr. (Look for the #translation channel.) _Jun 17, 2023_ -- [NumPy 1.25.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.25.0-notes.html) is now available. The highlights of the release are: -* Support for MUSL, there are now MUSL wheels. -* Support for the Fujitsu C/C++ compiler. -* Object arrays are now supported in einsum. -* Support for the inplace matrix multiplication (``@=``). +- Support for MUSL, there are now MUSL wheels. +- Support for the Fujitsu C/C++ compiler. +- Object arrays are now supported in einsum. +- Support for the inplace matrix multiplication (`@=`). The NumPy 1.25.0 release continues the ongoing work to improve the handling and promotion of dtypes, increase the execution speed, and clarify the @@ -168,10 +167,10 @@ and Mukulika and Ross for stepping up. _Dec 18, 2022_ -- [NumPy 1.24.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.24.0-notes.html) is now available. The highlights of the release are: -* New "dtype" and "casting" keywords for stacking functions. -* New F2PY features and fixes. -* Many new deprecations, check them out. -* Many expired deprecations, +- New "dtype" and "casting" keywords for stacking functions. +- New F2PY features and fixes. +- Many new deprecations, check them out. +- Many expired deprecations, The NumPy 1.24.0 release continues the ongoing work to improve the handling and promotion of dtypes, increase execution speed, and clarify the documentation. @@ -184,10 +183,10 @@ dtype promotion and cleanups. It is the work of 177 contributors spread over _Jun 22, 2022_ -- [NumPy 1.23.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.23.0-notes.html) is now available. The highlights of the release are: -* Implementation of ``loadtxt`` in C, greatly improving its performance. -* Exposure of DLPack at the Python level for easy data exchange. -* Changes to the promotion and comparisons of structured dtypes. -* Improvements to f2py. +- Implementation of `loadtxt` in C, greatly improving its performance. +- Exposure of DLPack at the Python level for easy data exchange. +- Changes to the promotion and comparisons of structured dtypes. +- Improvements to f2py. The NumPy 1.23.0 release continues the ongoing work to improve the handling and promotion of dtypes, increase the execution speed, clarify the documentation, @@ -220,24 +219,24 @@ with a research team member. _Dec 31, 2021_ -- [NumPy 1.22.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.22.0-notes.html) is now available. The highlights of the release are: -* Type annotations of the main namespace are essentially complete. Upstream is +- Type annotations of the main namespace are essentially complete. Upstream is a moving target, so there will likely be further improvements, but the major work is done. This is probably the most user visible enhancement in this release. -* A preliminary version of the proposed +- A preliminary version of the proposed [array API Standard](https://data-apis.org/array-api/latest/) is provided (see [NEP 47](https://numpy.org/neps/nep-0047-array-api-standard.html)). This is a step in creating a standard collection of functions that can be used across libraries such as CuPy and JAX. -* NumPy now has a DLPack backend. DLPack provides a common interchange format +- NumPy now has a DLPack backend. DLPack provides a common interchange format for array (tensor) data. -* New methods for ``quantile``, ``percentile``, and related functions. The new +- New methods for `quantile`, `percentile`, and related functions. The new methods provide a complete set of the methods commonly found in the literature. -* The universal functions have been refactored to implement most of +- The universal functions have been refactored to implement most of [NEP 43](https://numpy.org/neps/nep-0043-extensible-ufuncs.html). This also unlocks the ability to experiment with the future DType API. -* A new configurable memory allocator for use by downstream projects. +- A new configurable memory allocator for use by downstream projects. NumPy 1.22.0 is a big release featuring the work of 153 contributors spread over 609 pull requests. The Python versions supported by this release are @@ -290,7 +289,6 @@ Mandarin, Portuguese, Russian, and Spanish. Follow the link to get started: https://berkeley.qualtrics.com/jfe/form/SV_aaOONjgcBXDSl4q. - ### Numpy 1.21.0 release _Jun 23, 2021_ -- [NumPy 1.21.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.21.0-notes.html) @@ -301,13 +299,12 @@ is now available. The highlights of the release are: - universal2 wheels for Python 3.8 and Python 3.9 on Mac, - improved documentation, - improved annotations, -- new ``PCG64DXSM`` bitgenerator for random numbers. +- new `PCG64DXSM` bitgenerator for random numbers. This NumPy release is the result of 581 merged pull requests contributed by 175 -people. The Python versions supported for this release are 3.7-3.9, support +people. The Python versions supported for this release are 3.7-3.9, support for Python 3.10 will be added after Python 3.10 is released. - ### 2020 NumPy survey results _Jun 22, 2021_ -- In 2020, the NumPy survey team in partnership with students @@ -315,12 +312,12 @@ and faculty from the University of Michigan and the University of Maryland conducted the first official NumPy community survey. Find the survey results here: https://numpy.org/user-survey-2020/. - ### Numpy 1.20.0 release _Jan 30, 2021_ -- [NumPy 1.20.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.20.0-notes.html) is now available. This is the largest NumPy release to date, thanks to 180+ contributors. The two most exciting new features are: + - Type annotations for large parts of NumPy, and a new `numpy.typing` submodule containing `ArrayLike` and `DtypeLike` aliases that users and downstream libraries can use when adding type annotations in their own code. @@ -334,7 +331,6 @@ contributors. The two most exciting new features are: _Sep 20, 2020_ -- We wrote a [statement on the state of, and discussion on social media around, diversity and inclusion in the NumPy project](/diversity_sep2020). - ### First official NumPy paper published in Nature! _Sep 16, 2020_ -- We are pleased to announce the publication of @@ -345,7 +341,6 @@ the rich scientific Python ecosystem built on top of NumPy, and the recently add array protocols to facilitate interoperability with external array and tensor libraries like CuPy, Dask, and JAX. - ### Python 3.9 is coming, when will NumPy release binary wheels? _Sept 14, 2020_ -- Python 3.9 will be released in a few weeks. If you are an @@ -354,12 +349,12 @@ early adopter of Python versions, you may be dissapointed to find that NumPy day of the release. It is a major effort to adapt the build infrastructure to a new Python version and it typically takes a few weeks for the packages to appear on PyPI and conda-forge. In preparation for this event, please make sure to + - update your `pip` to version 20.1 at least to support `manylinux2010` and `manylinux2014` - use [`--only-binary=numpy`](https://pip.pypa.io/en/stable/reference/pip_install/#cmdoption-only-binary) or `--only-binary=:all:` to prevent `pip` from trying to build from source. - ### Numpy 1.19.2 release _Sep 10, 2020_ -- [NumPy @@ -381,7 +376,6 @@ Bangla, Hindi, Japanese, Mandarin, Portuguese, Russian, Spanish and French. Please help us make NumPy better and take the survey [here](https://umdsurvey.umd.edu/jfe/form/SV_8bJrXjbhXf7saAl). - ### NumPy has a new logo! _Jun 24, 2020_ -- NumPy now has a new logo: @@ -396,7 +390,6 @@ The logo is a modern take on the old one, with a cleaner design. Thanks to Isabela Presedo-Floyd for designing the new logo, as well as to Travis Vaught for the old logo that served us well for 15+ years. - ### NumPy 1.19.0 release _Jun 20, 2020_ -- NumPy 1.19.0 is now available. This is the first release @@ -405,7 +398,6 @@ supported Python version is now Python 3.6. An important new feature is that the random number generation infrastructure that was introduced in NumPy 1.17.0 is now accessible from Cython. - ### Season of Docs acceptance _May 11, 2020_ -- NumPy has been accepted as one of the mentor organizations for @@ -415,17 +407,15 @@ details, please see [the official Season of Docs site](https://developers.google.com/season-of-docs/) and our [ideas page](https://github.com/numpy/numpy/wiki/Google-Season-of-Docs-2020-Project-Ideas). - ### NumPy 1.18.0 release _Dec 22, 2019_ -- NumPy 1.18.0 is now available. After the major changes in 1.17.0, this is a consolidation release. It is the last minor release that will support Python 3.5. Highlights of the release includes the addition of basic -infrastructure for linking with 64-bit BLAS and LAPACK libraries, and a new C-API for ``numpy.random``. +infrastructure for linking with 64-bit BLAS and LAPACK libraries, and a new C-API for `numpy.random`. Please see the [release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.0) for more details. - ### NumPy receives a grant from the Chan Zuckerberg Initiative _Nov 15, 2019_ -- We are pleased to announce that NumPy and OpenBLAS, one of NumPy's key dependencies, have received a joint grant for $195,000 from the Chan Zuckerberg Initiative through their [Essential Open Source Software for Science program](https://chanzuckerberg.com/eoss/) that supports software maintenance, growth, development, and community engagement for open source tools critical to science. @@ -434,8 +424,8 @@ This grant will be used to ramp up the efforts in improving NumPy documentation, More details on our proposed initiatives and deliverables can be found in the [full grant proposal](https://figshare.com/articles/Proposal_NumPy_OpenBLAS_for_Chan_Zuckerberg_Initiative_EOSS_2019_round_1/10302167). The work is scheduled to start on Dec 1st, 2019 and continue for the next 12 months. - + ## Releases Here is a list of NumPy releases, with links to release notes. Bugfix diff --git a/content/pt/news.md b/content/pt/news.md index e972a74130..092db6dd35 100644 --- a/content/pt/news.md +++ b/content/pt/news.md @@ -2,19 +2,19 @@ title: Notícias sidebar: false newsHeader: "NumPy versão 1.26.0" -date: 2023-09-16 +date: 2023-10-15 --- ### Lançado o NumPy versão 1.26.0 _16 de setembro de 2023_ -- [NumPy 1.26.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.26.0-notes.html) está disponível. Os destaques desta versão são: -* Suporte ao Python 3.12.0. -* Compatibilidade com Cython 3.0.0. -* Utilização do sistema Meson para compilação -* Suport a SIMD atualizado -* Melhorias para f2py, suporte a meson e bind(x) -* Suporte à versão mais recente da biblioteca Accelerate BLAS/LAPACK +- Suporte ao Python 3.12.0. +- Compatibilidade com Cython 3.0.0. +- Utilização do sistema Meson para compilação +- Suport a SIMD atualizado +- Melhorias para f2py, suporte a meson e bind(x) +- Suporte à versão mais recente da biblioteca Accelerate BLAS/LAPACK A versão 1.26.0 é uma continuação da série de versões 1.25.x que marcam a transição para o sistema de compilação Meson e oferecem suporte preliminar para o Cython 3.0.0. Um total de 20 pessoas contribuíram para este lançamento e 59 pull requests foram incorporadas. @@ -25,20 +25,22 @@ As versões do Python suportadas por esta versão são 3.9-3.12. _2 de agosto de 2023_ -- numpy.org agora está disponível em 2 idiomas adicionais: japonês e português. Isto não seria possível sem nossos voluntários dedicados: _Português:_ -* Melissa Weber Mendonça (melissawm) -* Ricardo Prins (ricardoprins) -* Getúlio Silva (getuliosilva) -* Julio Batista Silva (jbsilva) -* Alexandre de Siqueira (alexdesiqueira) -* Alexandre B A Villares (villares) -* Vini Salazar (vinisalazar) + +- Melissa Weber Mendonça (melissawm) +- Ricardo Prins (ricardoprins) +- Getúlio Silva (getuliosilva) +- Julio Batista Silva (jbsilva) +- Alexandre de Siqueira (alexdesiqueira) +- Alexandre B A Villares (villares) +- Vini Salazar (vinisalazar) Japonês: -* Atsushi Sakai (AtsushiSakai) -* KKunai -* Tom Kelly (TomKellyGenetics) -* Yuji Kanagawa (kngwyu) -* Tetsuo Koyama (tkoyama010) + +- Atsushi Sakai (AtsushiSakai) +- KKunai +- Tom Kelly (TomKellyGenetics) +- Yuji Kanagawa (kngwyu) +- Tetsuo Koyama (tkoyama010) O trabalho na infraestrutura de traduções é financiado pela CZI. @@ -48,10 +50,10 @@ Também estamos organizando um time de tradutores que serão responsáveis por t _17 de junho, 2023_ -- [NumPy 1.25.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.25.0-notes.html) está disponível agora. Os destaques desta versão são: -* Suporte para MUSL, agora existem rodas MUSL. -* Suporte para o compilador Fujitsu C/C++. -* Arrays de objetos agora são suportados em einsum. -* Suporte para a multiplicação da matriz inplace (`@=`). +- Suporte para MUSL, agora existem rodas MUSL. +- Suporte para o compilador Fujitsu C/C++. +- Arrays de objetos agora são suportados em einsum. +- Suporte para a multiplicação da matriz inplace (`@=`). A versão 1.25.0 do NumPy continua o trabalho de melhorias no suporte e promoção de dtypes, na velocidade e execução, e na documentação. Também tem havido trabalho preparatório para a futura versão 2.0.0, resultando em um grande número de depreciações novas e expiradas. @@ -73,10 +75,10 @@ _6 de janeiro de 2023_ –- Mukulika Pahari e Ross Barnowski são nomeados como _18 de dezembro de 2022_ -- [NumPy 1.24.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.24.0-notes.html) está agora disponível. Os destaques desta versão são: -* Novas palavras-chave "dtype" e "casting" para funções que atuam com stacking. -* Novas funcionalidades e correções do F2PY. -* Muitas depreciações novas, confira. -* Muitas depreciações expiradas. +- Novas palavras-chave "dtype" e "casting" para funções que atuam com stacking. +- Novas funcionalidades e correções do F2PY. +- Muitas depreciações novas, confira. +- Muitas depreciações expiradas. A versão 1.24.0 do NumPy continua o trabalho de melhorias no suporte e promoção de dtypes, na velocidade e execução, e na documentação. Há um grande número de depreciações novas e expiradas devido a mudanças na promoção de dtypes e limpezas no código. É o trabalho de 177 contribuidores espalhados em 444 pull requests. As versões suportadas do Python são 3.8-3.11. @@ -84,10 +86,10 @@ A versão 1.24.0 do NumPy continua o trabalho de melhorias no suporte e promoç _22 de junho de 2022_ -- O [NumPy 1.23.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.23.0-notes.html) está disponível. Os destaques desta versão são: -* Implementação de `loadtxt` em C, melhorando muito seu desempenho. -* Exposição do DLPack ao nível de Python para facilitar a troca de dados. -* Mudanças na promoção e comparações de dtypes estruturados. -* Melhorias no f2py. +- Implementação de `loadtxt` em C, melhorando muito seu desempenho. +- Exposição do DLPack ao nível de Python para facilitar a troca de dados. +- Mudanças na promoção e comparações de dtypes estruturados. +- Melhorias no f2py. A versão 1.23.0 do NumPy continua o trabalho de melhorias no suporte e promoção de dtypes, na velocidade de execução, na documentação e na expiração de depreciações. É o trabalho de 151 contribuidores espalhados em 494 pull requests. As versões do Python suportadas por esta versão 3.8-3.10. Python 3.11 será suportado quando chegar na etapa rc. @@ -103,12 +105,12 @@ Por favor, preencha este breve formulário: ["Participant Interest form"](https: _31 de dezembro de 2021_ -- [NumPy 1.22.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.22.0-notes.html) está agora disponível. Os destaques desta versão são: -* Anotações de tipo do namespace principal estão praticamente completas. Ainda há trabalho a se fazer no upstream, mas a maior parte do trabalho está feita. Esta é provavelmente a melhoria mais visível para os usuários nesta versão. -* Uma versão preliminar da proposta do [array API Standard](https://data-apis.org/array-api/latest/) está disponível (veja [NEP 47](https://numpy.org/neps/nep-0047-array-api-standard.html)). Este é um passo na criação de uma coleção padrão de funções que podem ser compartilhadas entre bibliotecas como CuPy e JAX. -* NumPy agora tem um backend de DLPack. DLPack fornece um formato comum de compartilhamento para dados de arrays (tensores). -* Novos métodos para `quantile`, `percentile`, e funções relacionadas. Os novos métodos fornecem um conjunto completo dos métodos comumente encontrados na literatura. -* As funções universais foram refatoradas para implementar a maior parte da [NEP 43](https://numpy.org/neps/nep-0043-extensible-ufuncs.html). Isso também desbloqueia a capacidade de experimentar a futura API DType. -* Um novo alocador de memória configurável para uso pelos projetos downstream. +- Anotações de tipo do namespace principal estão praticamente completas. Ainda há trabalho a se fazer no upstream, mas a maior parte do trabalho está feita. Esta é provavelmente a melhoria mais visível para os usuários nesta versão. +- Uma versão preliminar da proposta do [array API Standard](https://data-apis.org/array-api/latest/) está disponível (veja [NEP 47](https://numpy.org/neps/nep-0047-array-api-standard.html)). Este é um passo na criação de uma coleção padrão de funções que podem ser compartilhadas entre bibliotecas como CuPy e JAX. +- NumPy agora tem um backend de DLPack. DLPack fornece um formato comum de compartilhamento para dados de arrays (tensores). +- Novos métodos para `quantile`, `percentile`, e funções relacionadas. Os novos métodos fornecem um conjunto completo dos métodos comumente encontrados na literatura. +- As funções universais foram refatoradas para implementar a maior parte da [NEP 43](https://numpy.org/neps/nep-0043-extensible-ufuncs.html). Isso também desbloqueia a capacidade de experimentar a futura API DType. +- Um novo alocador de memória configurável para uso pelos projetos downstream. NumPy 1.22.0 é uma versão importante com o trabalho de 153 contribuidores espalhados por mais de 609 pull requests. As versões do Python suportadas por esta versão são 3.8-3.10. @@ -130,7 +132,6 @@ Chegou a hora de fazer outra pesquisa e estamos contando com você novamente. Va Siga o link para começar: https://berkeley.qualtrics.com/jfe/form/SV_aaOONjgcBXDSl4q. - ### NumPy versão 1.19.0 _23 de junho de 2021_ -- O [NumPy 1.21.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.21.0-notes.html) está disponível. Os destaques desta versão são: @@ -142,17 +143,16 @@ _23 de junho de 2021_ -- O [NumPy 1.21.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1 - melhorias nas anotações de tipos, - novo bitgenerator `PCG64DXSM` para números aleatórios. -Esta versão do NumPy é o resultado de 581 pull requests aceitos, a partir das contribuições de 175 pessoas. As versões do Python suportadas por esta versão são 3.7-3.9; o suporte para o Python 3.10 será adicionado após o lançamento do Python 3.10. - +Esta versão do NumPy é o resultado de 581 pull requests aceitos, a partir das contribuições de 175 pessoas. As versões do Python suportadas por esta versão são 3.7-3.9; o suporte para o Python 3.10 será adicionado após o lançamento do Python 3.10. ### Resultados da pesquisa NumPy 2020 _22 de junho de 2021_ -- Em 2020, o time de pesquisas NumPy, em parceria com estudantes e professores da Universidade de Michigan e da Universidade de Maryland, realizou a primeira pesquisa oficial sobre a comunidade NumPy. Encontre os resultados da pesquisa aqui: https://numpy.org/user-survey-2020/. - ### NumPy versão 1.20.0 _30 de janeiro de 2021_ -- O [NumPy 1.20.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.20.0-notes.html) está disponível. Este é o maior lançamento do NumPy até hoje, graças a mais de 180 colaboradores. As duas novidades mais emocionantes são: + - Anotações de tipos para grandes partes do NumPy, e um novo submódulo `numpy.typing` contendo aliases `ArrayLike` e `DtypeLike` que usuários e bibliotecas downstream podem usar quando quiserem adicionar anotações de tipos em seu próprio código. - Otimizações de compilação SIMD multi-plataforma, com suporte para instruções x86 (SSE, AVX), ARM64 (Neon) e PowerPC (VSX). Isso rendeu melhorias significativas de desempenho para muitas funções (exemplos: [sen/cos](https://github.com/numpy/numpy/pull/17587), [einsum](https://github.com/numpy/numpy/pull/18194)). @@ -160,19 +160,17 @@ _30 de janeiro de 2021_ -- O [NumPy 1.20.0](https://numpy.org/doc/stable/release _20 de setembro de 2020_ -- Escrevemos uma [declaração sobre o estado da diversidade e inclusão no projeto NumPy e discussões em redes sociais sobre isso.](/diversity_sep2020). - ### Primeiro artigo oficial do NumPy publicado na Nature! _16 de setembro de 2020_ -- Temos o prazer de anunciar a publicação do [primeiro artigo oficial do NumPy](https://www.nature.com/articles/s41586-020-2649-2) como um artigo de revisão na Nature. Isso ocorre 14 anos após o lançamento do NumPy 1.0. O artigo abrange aplicações e conceitos fundamentais da programação de matrizes, o rico ecossistema científico de Python construído em cima do NumPy, e os protocolos de array recentemente adicionados para facilitar a interoperabilidade com bibliotecas externas para computação com matrizes e tensores, como CuPy, Dask e JAX. - ### O Python 3.9 está chegando, quando o NumPy vai liberar wheels binárias? _14 de setembro de 2020_ -- Python 3.9 será lançado em algumas semanas. Se você for quiser usar imediatamente a nova versão do Python, você pode ficar desapontado ao descobrir que o NumPy (e outros pacotes binários como SciPy) não terão wheels no dia do lançamento. É um grande esforço adaptar a infraestrutura de compilação a uma nova versão de Python e normalmente leva algumas semanas para que os pacotes apareçam no PyPI e no conda-forge. Em preparação para este evento, por favor, certifique-se de + - atualizar seu `pip` para a versão 20.1 pelo menos para suportar `manylinux2010` e `manylinux2014` - usar [`--only-binary=numpy`](https://pip.pypa.io/en/stable/reference/pip_install/#cmdoption-only-binary) ou `--only-binary=:all:` para impedir `pip` de tentar compilar a partir do código fonte. - ### NumPy versão 1.19.2 _10 de setembro de 2020_ -- O [NumPy 1.19.2](https://numpy.org/devdocs/release/1.19.2-notes.html) está disponível. Essa última versão da série 1.19 corrige vários bugs, inclui preparações para o lançamento [do Cython 3](http://docs.cython.org/en/latest/src/changes.html) e fixa o setuptools para que o distutils continue funcionando enquanto modificações upstream estão sendo feitas. As wheels para aarch64 são compiladas com manylinux2014 mais recente que conserta um problema com distribuições linux diferentes. @@ -183,7 +181,6 @@ _2 de julho de 2020_ -- Esta pesquisa tem como objetivo guiar e definir priorida Ajude-nos a melhorar o NumPy respondendo à pesquisa [aqui](https://umdsurvey.umd.edu/jfe/form/SV_8bJrXjbhXf7saAl). - ### O NumPy tem um novo logo! _24 de junho de 2020_ -- NumPy agora tem um novo logo: @@ -192,16 +189,13 @@ _24 de junho de 2020_ -- NumPy agora tem um novo logo: O logotipo é uma versão moderna do antigo, com um design mais limpo. Obrigado à Isabela Presedo-Floyd por projetar o novo logotipo, bem como ao Travis Vaught pelo o logotipo antigo que nos serviu bem durante mais de 15 anos. - ### NumPy versão 1.19.0 _20 de junho de 2020_ -- O NumPy 1.19.0 está disponível. Esta é a primeira versão sem suporte ao Python 2, portanto foi uma "versão de limpeza". A versão mínima de Python suportada agora é Python 3.6. Uma característica nova importante é que a infraestrutura de geração de números aleatórios que foi introduzida na NumPy 1.17.0 agora está acessível a partir do Cython. - ### Aceitação no programa Season of Docs -_11 de maio de 2020_ -- O NumPy foi aceito como uma das organizações mentoras do programa Google Season of Docs. Estamos animados com a oportunidade de trabalhar com um *technical writer* para melhorar a documentação do NumPy mais uma vez! Para mais detalhes, consulte [o site oficial do programa Season of Docs](https://developers.google.com/season-of-docs/) e nossa [página de ideias](https://github.com/numpy/numpy/wiki/Google-Season-of-Docs-2020-Project-Ideas). - +_11 de maio de 2020_ -- O NumPy foi aceito como uma das organizações mentoras do programa Google Season of Docs. Estamos animados com a oportunidade de trabalhar com um _technical writer_ para melhorar a documentação do NumPy mais uma vez! Para mais detalhes, consulte [o site oficial do programa Season of Docs](https://developers.google.com/season-of-docs/) e nossa [página de ideias](https://github.com/numpy/numpy/wiki/Google-Season-of-Docs-2020-Project-Ideas). ### NumPy versão 1.18.0 @@ -209,16 +203,14 @@ _22 de dezembro de 2019_ -- O NumPy 1.18.0 está disponível. Após as principai Por favor, veja as [notas de lançamento](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.0) para mais detalhes. - ### O NumPy recebe financiamento da Chan Zuckerberg Initiative _15 de novembro de 2019_ -- Estamos felizes em anunciar que o NumPy e a OpenBLAS, uma das dependências-chave do NumPy, receberam um auxílio conjunto de $195,000 da Chan Zuckerberg Initiative através do seu programa [Essential Open Source Software for Science](https://chanzuckerberg.com/eoss/) que apoia a manutenção, crescimento, desenvolvimento e envolvimento da comunidade em ferramentas de código aberto fundamentais para a ciência. -Este auxílio será usado para aumentar os esforços de melhoria da documentação do NumPy, reformulação do site, desenvolvimento comunitário para melhor servir a nossa grande, e rapidamente crescente, base de usuários, assim como para garantir a sustentabilidade do projeto a longo prazo. Enquanto a equipe OpenBLAS se concentrará em tratar de um conjunto de questões técnicas fundamentais, em particular relacionadas a *thread-safety*, AVX-512, e *thread-local storage* (TLS), bem como melhorias algorítmicas na ReLAPACK (Recursive LAPACK) da qual a OpenBLAS depende. +Este auxílio será usado para aumentar os esforços de melhoria da documentação do NumPy, reformulação do site, desenvolvimento comunitário para melhor servir a nossa grande, e rapidamente crescente, base de usuários, assim como para garantir a sustentabilidade do projeto a longo prazo. Enquanto a equipe OpenBLAS se concentrará em tratar de um conjunto de questões técnicas fundamentais, em particular relacionadas a _thread-safety_, AVX-512, e _thread-local storage_ (TLS), bem como melhorias algorítmicas na ReLAPACK (Recursive LAPACK) da qual a OpenBLAS depende. Mais detalhes sobre nossas propostas e resultados esperados podem ser encontrados na [proposta completa de concessão de auxílio](https://figshare.com/articles/Proposal_NumPy_OpenBLAS_for_Chan_Zuckerberg_Initiative_EOSS_2019_round_1/10302167). O trabalho está agendado para começar no dia 1 de dezembro de 2019 e continuar pelos próximos 12 meses. - ## Lançamentos diff --git a/content/pt/user-survey-2020.md b/content/pt/user-survey-2020.md index 8747efca88..24b7f2cf45 100644 --- a/content/pt/user-survey-2020.md +++ b/content/pt/user-survey-2020.md @@ -13,8 +13,6 @@ width = '250' **[Faça o download do relatório](/surveys/NumPy_usersurvey_2020_report.pdf)** para ver os detalhes sobre os resultados encontrados. - Para os destaques, confira **[este infográfico](https://github.com/numpy/numpy-surveys/blob/master/images/2020NumPysurveyresults_community_infographic.pdf)**. Quer saber mais? Visite **https://numpy.org/user-survey-2020-details/**. - diff --git a/layouts/shortcodes/figure.html b/layouts/shortcodes/figure.html new file mode 100644 index 0000000000..fc5378313c --- /dev/null +++ b/layouts/shortcodes/figure.html @@ -0,0 +1,4 @@ +
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