Python又添一大科学计算库,基于Armadillo矩阵库的PyArmadillo发布

机器之心 2021-02-23 13:24:14
Python 计算 科学 一大 armadillo


机器之心发布

机器之心编辑部

目前,Python 拥有众多科学计算库, 最为著名的如 NumPy 和 SciPy。但从代数运算以及使用语法来看, 这些库往往会带来不必要的繁琐,没办法直观地管理其中的数据类型。因此将 Armadillo 作为底层的 PyArmadillo 库基于这一点,重新塑造了类似 Matlab 和 Octave 等简单易用的语法。此外,由于 pybind11 的用法相对简单,PyArmadillo 将 pybind11 用来连接 C++ 与 Python。该库已于近日正式发布。

作为 C++ 中与 Eigen 并驾齐驱的一大科学计算库, Armadillo 因其简单易用的特性深受广大程序员和科学家的喜爱,也获得了 Facebook、NASA、Boeing、Siemens、Deutsche Bank、MIT、 CMU、Stanford 等公司和高校的广泛使用。此外, Armadillo 的主作者和 Rcpp 的主作者联合开发了 RcppArmadillo,作为 R 语言中的主要科学计算库,在 Github 每月下载量高达 97.2 万次。除此以外,Armadillo 还在著名开源机器学习库 mlpack 中被用作主要的依赖库之一, 获得了极高的知名度。

此次 PyArmadillo 库的开发耗时 2 个月,在 Armadillo 主作者 Conrad Sanderson 的指导建议下,由 Data61 的实习生并在读于昆士兰科技大学(QUT)本科的 Jason Rumengan 和在读于新南威尔士大学(UNSW)本科的 Terry Yue Zhuo 开发完成。其中,Terry 受 Conrad 邀请参与到 PyArmadillo 中与 Jason 共同开发两大类型 mat 与 cube,也是唯一一位华人。Jason 主要负责 mat 部分以及编译方面而 Terry 则负责 cube 部分以及文档和测试。

项目地址:https://github.com/terryyz/PyArmadillo

具体而言,PyArmadillo 是一个 Python 语言的线性代数库,强调易用性。该库旨在提供类似于 Matlab 或者 Octave 的高级语法和功能,使得用户以熟悉且自然的方式表达数学运算。

PyArmadillo 还提供了用于矩阵和多维数据集(cube)的对象,以及 200 多个用于处理对象中存储数据的相关函数。所有功能都可以在一个平面结构中访问,并且支持整数、浮点数和复数。通过集成 LAPACK 或者 Intel MKL、OpenBLAS 等高性能替代产品,该库可以提供各种矩阵分解。

安装指南

PyArmadillo 库的具体用例如下图所示:

安装 PyArmadillo 需要满足以下要求:

  • 大于 Python3.6,推荐为 3.8 及以上;
  • 支持至少 C++ 11 标准的 C++ 编译器;
  • 至少 8G RAM;
  • 64-bit 的 CPU, 最好 4 核以上;
  • 安装之前已安装好 OpenBLAS 和 LAPACK。

目前支持的操作系统:

  • Linux;
  • MacOS;
  • Window x64 (x86 暂不支持)。

当前 PyArmadillo 仅为 MVP(minimum viable product),更多的功能还在开发当中。如果使用途中遇到问题,可以通过官网作者的联系方式与他们交流或者在 GitLab 的仓库内汇报。

作者简介

Jason Rumengan,昆士兰科技大学信息技术本科生。研究兴趣在于软件开发、信息安全、网络连接、数据分析等。

Jason Rumengan 个人主页:https://www.jasonrumengan.my.id

Conrad Sanderson 为 Armadillo 的主要作者,曾受 Yoshua Bengio 弟弟 Samy Bengio 指导进入博士后(PostDoc)研究。在 Samy Bengio 为数不多的学生之中,Conrad 是唯一一个他指导过的 PostDoc。后来,Conrad 来到早期为 NICTA 而现今为 CSIRO 一部分的 Data61 担任研究科学进行研究,并且从计算机视觉研究过渡到开源科学计算库的开发工作。在 Armadillo 大获成功之后,Conrad 开始与 Debian 和 R 的主要开发人之一以及 Rcpp 的主作者 Dirk Eddelbuettel 合作进行 RcppArmadillo 的开发。主要研究兴趣在于机器学习、AI、模式识别、计算机视觉、高性能数值计算等。

Conrad Sanderson 个人主页:https://conradsanderson.id.au

华人作者 Terry Yue Zhuo 现为新南威尔士大学(UNSW)计算机科学本科生,主要研究兴趣在于自然语言处理(NLP)、AI 和图像处理等。

Terry Yue Zhuo 个人主页:https://terryyz.github.io

相关链接:

PyArmadillo 官网:https://pyarma.sourceforge.io

PyArmadillo 技术报告:https://pyarma.sourceforge.io/pyarmadillo_tech_report_2021.pdf

Armadillo 官网:http://arma.sourceforge.net

GitLab 开源地址:https://gitlab.com/jason-rumengan/pyarma

RcppArmadillo 官方仓库:https://github.com/RcppCore/RcppArmadillo

2021年 2 月的第一周,机器之心将携手二十余位 AI 人耳熟能详的重磅嘉宾进行在线直播,通过圆桌探讨、趋势Talk,报告解读及案例分享等形式,为关注人工智能产业发展趋势的AI人解读技术演进趋势,共同探究产业发展脉络。连续七天,精彩不停。

本文分享自微信公众号 - 机器之心(almosthuman2014)

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间: 2021-02-04

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

版权声明
本文为[机器之心]所创,转载请带上原文链接,感谢
https://cloud.tencent.com/developer/article/1791316

  1. Python notes: List
  2. Translation: practical Python Programming 02_ 03_ Formatting
  3. Python中的四种队列(queue)、堆(heap)
  4. Side effects of Python mutable types as default parameters of functions
  5. This is the best Python tutorial I've ever seen: ten minutes to get to know python
  6. 使用python编写量子线路打印的简单项目,并使用Sphinx自动化生成API文档
  7. Python happy enemy: crawler and anti crawler with a solution to give you New Year
  8. 使用python编写量子线路打印的简单项目,并使用Sphinx自动化生成API文档
  9. When writing python, you will encounter the following error: modulenotfounderror: no module named ' email.mime '; 'email' is not a package
  10. Python class call and private and public property method call
  11. Proprietary methods for Python classes
  12. Foundation of Python: number string and list
  13. Foundation of Python: number string and list
  14. Foundation of Python: number string and list
  15. 华为 Python网络自动化
  16. Python Cannot open E:\Python36\Scripts\pip-script.py
  17. Peeping into the future is not a dream, python data analysis is easy to achieve
  18. The practical skills summed up by Alibaba and Huawei Python engineers, only you haven't seen them yet?
  19. Sour! See the Python programmers on the tiktok get the pay slip...
  20. Foundation of Python: number string and list
  21. Python installation tutorial
  22. Python installation tutorial
  23. This article will familiarize you with the transformation process of Python - > Cafe - > om model
  24. Four kinds of queues and heaps in Python
  25. Using Python to write a simple project of quantum circuit printing, and using Sphinx to automatically generate API documents
  26. Using Python to write a simple project of quantum circuit printing, and using Sphinx to automatically generate API documents
  27. Huawei Python Network Automation
  28. Python Cannot open E:\Python36\Scripts\pip- script.py
  29. 找不到Python问题解决
  30. PHP和Python哪个更有市场前景?我学的是PHP
  31. Python problem resolution not found
  32. Which has more market prospects, PHP or Python? I studied PHP
  33. Foundation of Python: number string and list
  34. python 编码问题之终极解决
  35. The ultimate solution to the problem of Python coding
  36. 能取值亦能赋值的Python切片
  37. Python slice with value and value
  38. 能取值亦能赋值的Python切片
  39. Python slice with value and value
  40. python 异常处理
  41. Python exception handling
  42. python 异常处理
  43. Python exception handling
  44. Orca: 基于DolphinDB的分布式pandas接口
  45. Orca: distributed panda interface based on dolphin DB
  46. 5个无聊Python程序,用Python整蛊你的朋友们吧
  47. Five boring Python programs, trick your friends with Python
  48. python进阶训练营
  49. Python advanced training camp
  50. 【免费】0基础也能轻松学的Python训练营来啦,限时抢位中!
  51. [free] Python training camp, which is easy to learn, is here. It's time to grab a place!
  52. 手把手教你把Python应用到实际开发 不再空谈语法
  53. 全面系统Python3.8入门+进阶 (程序员必备第二语言)
  54. Hand in hand to teach you how to apply Python to practical development
  55. Comprehensive system introduction to Python 3.8 + Advanced
  56. Python语言的排序算法有哪些?Python学习班!
  57. Python language sorting algorithm what? Python classes!
  58. Java、JavaScript、C、C++、PHP、Python都是用来开发什么?
  59. 为什么学习Python?什么途径学习Python合适?
  60. What are Java, JavaScript, C, C + +, PHP and python used to develop?