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NumPy生命周期终止(EOL)日期与支持状态

活跃支持
库与 SDK最新版本: 2.5.3最新发布: 2026/9/6

NumPy 是 Python 科学计算的基础包,支持大型多维数组和矩阵运算。

支持摘要

NumPy 2.2 将在 73 天内到达 EOL,建议现在开始排期升级和兼容性测试。

EOL 和支持状态是什么意思?

下一次 EOL

2026/12/9

NumPy 2.2 · 剩余 73 天

受支持版本周期

4

0 长期支持

版本列表

19

最新版本

2.5.3

活跃支持

4

生命周期终止

15

生命周期时间线

2022/6/22截至 2026/9/27
2.5活跃支持 · 2028/6/22
2.4活跃支持 · 2027/12/21
2.3活跃支持 · 2027/6/8
2.2活跃支持 · 2026/12/9
2.1已终止 · 2026/8/19
2.0已终止 · 2026/6/17
1.26已终止 · 2025/9/17
1.25已终止 · 2025/6/18
1.24已终止 · 2024/12/19
1.23已终止 · 2024/6/24
活跃支持安全维护已终止历史阶段未知

条形图仅展示快照日期之前的历史。灰色区间缺少明确的支持阶段日期;箭头表示尚未公布 EOL 日期,不代表支持承诺。

版本列表

版本发布日期活跃支持生命周期终止最新版本长期支持状态
2.52026/6/21维护中2028/6/222.5.3否
活跃支持
2.42025/12/20维护中2027/12/212.4.6否
活跃支持
2.32025/6/7维护中2027/6/82.3.5否
活跃支持
2.22024/12/8维护中2026/12/92.2.6否
活跃支持
2.12024/8/18已结束2026/8/192.1.3否
已终止
2.02024/6/16已结束2026/6/172.0.2否
已终止
1.262023/9/16已结束2025/9/171.26.4否
已终止
1.252023/6/17已结束2025/6/181.25.2否
已终止
1.242022/12/18已结束2024/12/191.24.4否
已终止
1.232022/6/22已结束2024/6/241.23.5否
已终止
1.222021/12/31已结束2024/1/11.22.4否
已终止
1.212021/6/22已结束2023/6/231.21.6否
已终止
1.202021/1/30已结束2023/1/311.20.3否
已终止
1.192020/6/20已结束2022/6/211.19.5否
已终止
1.182019/12/22已结束2021/12/221.18.5否
已终止
1.172019/7/26已结束2021/7/261.17.5否
已终止
1.162019/1/14已结束2021/1/131.16.6否
已终止
1.152018/7/23已结束2020/7/231.15.4否
已终止
1.142018/1/6已结束2020/1/71.14.6否
已终止

数据来源

嵌入此徽章

NumPy 生命周期终止与支持状态徽章

在你的 README、文档或仪表盘中展示 NumPy 的实时支持状态。徽章是由 eol.wiki 提供的静态 SVG,随上述生命周期数据自动更新。

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[![NumPy end-of-life status](https://eol.wiki/badge/numpy.svg)](https://eol.wiki/zh/numpy/)

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<a href="https://eol.wiki/zh/numpy/"><img src="https://eol.wiki/badge/numpy.svg" alt="NumPy end-of-life status" height="20"></a>
全部徽章与生命周期 API →

常见问题

NumPy 哪些版本已经到期了?
以下 NumPy 版本已经到达生命周期终止,不再接收安全更新:2.1, 2.0, 1.26, 1.25, 1.24, 1.23, 1.22, 1.21 (等共 15 个)。建议升级到受支持的版本。
继续使用 NumPy 2.1 是否安全?
NumPy 2.1 已经到达生命周期终止,不再接收安全补丁和漏洞修复。继续使用可能会使你的系统面临已知的安全漏洞。我们强烈建议升级到受支持的版本。
NumPy 的最新版本是什么?
NumPy 的最新版本是 2.5.3,属于 2.5 发布周期。
NumPy 目前有多少个版本仍在支持中?
NumPy 目前有 4 个受支持的版本:2.5, 2.4, 2.3, 2.2。
NumPy 2.5 什么时候到期?
NumPy 2.5 计划于 2028/6/22 到达生命周期终止。
NumPy 到期后应该怎么办?
当 NumPy 版本到达生命周期终止时,你应该:1) 尽快规划迁移到受支持的版本。2) 查看新版本的发行说明,了解不兼容的变更。3) 在测试环境中充分测试你的应用。4) 更新依赖项以确保与新版本兼容。