A module that was compiled using NumPy 1.x cannot be run in NumPy 2.2.1 as it may crash. To support both 1.x and 2.x versions of NumPy, modules must be compiled with NumPy 2.0.

为了使模块兼容 NumPy 的 1.x 和 2.x 版本，开发者需要采取一系列策略来处理潜在的 API 变化以及行为差异。以下是详细的解决方案： ### 处理 NumPy 不同版本间的兼容性 #### 使用 `importlib.metadata` 或 `pkg_resources` 获取当前安装的 NumPy 版本 可以通过检测当前环境中安装的 NumPy 版本来动态调整代码逻辑。例如： ```python from importlib import metadata try: numpy_version = metadata.version('numpy') except metadata.PackageNotFoundError: raise ImportError("NumPy is not installed.") ``` 如果环境中的 NumPy 是较旧版本，则可以回退到 `pkg_resources`[^3]: ```python import pkg_resources numpy_version = pkg_resources.get_distribution("numpy").version ``` #### 动态适配不同的 API 行为 假设 NumPy 2.x 中引入了一些破坏性的更改（breaking changes），则可以根据版本号有条件地执行代码分支。例如： ```python if int(numpy_version.split('.')[0]) >= 2: # 如果是 NumPy 2.x from numpy.experimental import new_feature else: # 向后兼容 NumPy 1.x from numpy import old_feature as new_feature ``` #### 避免使用已废弃的功能 查阅 NumPy 官方文档或变更日志 (changelog)，识别哪些功能在 2.x 中被移除或替换，并提前更新代码以适应这些变化。 #### 编写测试覆盖多个 NumPy 版本 利用工具如 `tox` 来创建虚拟环境并针对不同版本的 NumPy 运行单元测试。配置文件示例 (`tox.ini`) 如下： ```ini [tox] envlist = py38-numpy1,py38-numpy2 [testenv] deps = py38-numpy1: numpy==1.21 py38-numpy2: numpy==2.0 commands = pytest {posargs} ``` 这有助于确保模块能够在目标范围内正常工作而不会引发错误。 --- ### 提供一个完整的例子 下面是一个简单的函数演示如何让某个操作同时适用于 NumPy 1.x 和 2.x 用户群组： ```python def calculate_sum(array_like): try: array = np.array(array_like) except AttributeError as e: raise RuntimeError(f"Error occurred while converting input to NumPy array: {e}") major_version = int(np.__version__.split('.')[0]) if major_version == 1: result = np.sum(array, axis=None) # 假设这是 NumPy 1.x 的标准方法 elif major_version == 2: result = np.newsum_method(array) # 替代方案用于 NumPy 2.x 新增的方法 else: raise NotImplementedError(f"Not supported for NumPy version {np.__version__}") return result ``` 上述代码片段展示了基于 NumPy 主版本号选择适当计算路径的方式[^1]。 ---