The Python language has extension frameworks such as NumPy and SciPy for providing functionality involving numerical arrays and scientific computing. However, in contrast to the well-established Matlab language, these frameworks can be perceived as being verbose and cumbersome to use. To address these shortcomings, we propose PyArmadillo, a streamlined linear algebra library for Python, with an emphasis on ease of use. PyArmadillo aims to provide a high-level syntax and functionality deliberately similar to Matlab/Octave, allowing mathematical operations to be expressed in a familiar and natural manner. Objects for matrices and cubes are provided, as well as over 200 associated functions for manipulating data stored in the objects. Integer, floating point and complex numbers are supported. Various matrix factorisations are provided through integration with LAPACK, or one of its high performance drop-in replacements such as Intel MKL or OpenBLAS. PyArmadillo is open-source software, distributed under the Apache 2.0 license; it can be obtained at https://pyarma.sourceforge.io or via the Python Package Index in precompiled form.


翻译:Python 语言有诸如 NumPy 和 SciPy 等扩展框架,用于提供涉及数字阵列和科学计算功能的功能。然而,与成熟的Matlab 语言相反,这些框架可被视为是动词和繁琐使用。为解决这些缺陷,我们提议Python Python 的精简线性代数库PyArmadillo,这是一个简化的PyArmadillo, 重点是便于使用。 PyArmadillo 的目的是提供一种与Matlab/Octave有意类似的高级语法和功能,允许以熟悉和自然的方式表达数学操作。提供了矩阵和立方的物体,以及200多个相关功能用于管理存储在对象中的数据。Integer、浮点和复杂数字得到支持。通过与LAPACK或高性能的投影替代器,如Intel MKL 或 OpenBLAS。 PyArmadillo是开放源软件,根据 Apache 2.0 许可证分发;可在 https://pymarmamasl.polyforgage.forgage. orge.

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
76+阅读 · 2021年3月16日
【经典书】线性代数,Linear Algebra,525页pdf
专知会员服务
77+阅读 · 2021年1月29日
干货书《数据科学数学系基础》2020最新版,266页pdf
专知会员服务
319+阅读 · 2020年3月23日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
194+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
机器学习相关资源(框架、库、软件)大列表
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
275+阅读 · 2019年10月9日
时序数据异常检测工具/数据集大列表
极市平台
65+阅读 · 2019年2月23日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
机器学习线性代数速查
机器学习研究会
19+阅读 · 2018年2月25日
Python机器学习教程资料/代码
机器学习研究会
8+阅读 · 2018年2月22日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
【推荐】Python机器学习生态圈(Scikit-Learn相关项目)
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年8月23日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月15日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
76+阅读 · 2021年3月16日
【经典书】线性代数,Linear Algebra,525页pdf
专知会员服务
77+阅读 · 2021年1月29日
干货书《数据科学数学系基础》2020最新版,266页pdf
专知会员服务
319+阅读 · 2020年3月23日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
194+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
机器学习相关资源(框架、库、软件)大列表
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
275+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
时序数据异常检测工具/数据集大列表
极市平台
65+阅读 · 2019年2月23日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
机器学习线性代数速查
机器学习研究会
19+阅读 · 2018年2月25日
Python机器学习教程资料/代码
机器学习研究会
8+阅读 · 2018年2月22日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
【推荐】Python机器学习生态圈(Scikit-Learn相关项目)
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年8月23日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员