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python计算阶乘之和:1!+2!+3!......+n!(Python之PyArmadillo计算库的产生)

时间2025-07-31 14:14:07分类IT科技浏览9285
导读:Python目前有许多科学计算库,其中最有名的就是NumPy和SciPy。但是,这些库常常在代数运算和使用语法方面带来不必要的麻烦,无法直观地管理其中的数据类型。所以,使用Armadillo作为底层的PyArmadillo库就基于此,重新构造了像Matlab和Octave这样容易使用的语法。另外,因为pybind11的使用相对简...

Python目前有许多科学计算库                  ,其中最有名的就是NumPy和SciPy                   。但是                             ,这些库常常在代数运算和使用语法方面带来不必要的麻烦        ,无法直观地管理其中的数据类型                          。所以             ,使用Armadillo作为底层的PyArmadillo库就基于此                              ,重新构造了像Matlab和Octave这样容易使用的语法          。另外             ,因为pybind11的使用相对简单        ,PyArmadillo使用pybind11把C++和Python连接起来               。这个库最近已经正式发行了                          。

1                   、PyArmadillo的研发经历

Armadillo是一个在C++中与Eigen并驾齐驱的科学计算库                             ,它以其简单易用的特点受到广大程序员和科学家的青睐                  ,也得到了Facebook                          、NASA          、Boeing               、Siemens                          、DeutscheBank               、MIT          、CMU                          、Stanford等公司和大学的广泛使用               。另外    ,Armadillo和Rcpp的主要作者共同开发了RcppArmadillo                            ,这是R语言中最主要的科学计算库                       ,Github每月有97.2万个下载          。除此之外,Armadillo还作为mlpack这一著名的开源机器学习库的主要依赖库之一而备受关注                          。

Data61级实习生JasonRumengan根据Armadillo的主要作者ConradSanderson的指导建议                       ,在昆士兰科技大学(QUT)本科学习期间和新南威尔士大学(UNSW)本科学习期间的JasonRumengan开发了这个PyArmadillo库                   。在PyArmadillo中                            ,Terry被Conrad邀请和Jason合作开发mat和cube两种类型    ,这两种类型都是中国人     。Jason主要负责mat部分和编译方面                  ,而Terry主要负责cube部分和文档及测试                           。

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

具体地说                             ,PyArmadillo是Python语言强调易用性的线性代数库。这个库的设计目的是提供与Matlab或Octave相似的高级语法和功能        ,使用户能够以一种熟悉而自然的方式表达数学操作                       。

PyArmadillo还为矩阵和多维数据集(cube)提供了对象             ,还有200多个相关函数用来在对象中存储数据                           。全部功能都可以在一个平面结构中使用                              ,并且支持整数             ,浮点        ,复数     。该库集成了LAPACK或IntelMKL                   、OpenBLAS等高性能的替代产品                             ,从而提供了多种矩阵分解                   。

2     、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                          。

3                           、目前支持的操作系统

Linux;

MacOS;

Window x64 (x86 暂不支持)          。

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