内容简介：NumSharp（Numerical .NET）可以说是C＃中的科学计算库。 它是用C＃编写的，符合.netstandard 2.0库标准。 它的目标是让.NET开发人员使用NumPy的语法编写机器学习代码，从而最大限度地借鉴现有大量在python代码的转译成本。 NumSharp使用最新的Span技术安全高效地访问内存，优化每个模拟API的性能，确保最底层的NDArray达到最佳性能状态。NumSharp对于在数组上执行数学和逻辑运算非常有用。 它为.NET中的n维矩阵的操作提供了大量有用的功能。此版本属
NumSharp（Numerical .NET）可以说是C＃中的科学计算库。 它是用C＃编写的，符合.netstandard 2.0库标准。 它的目标是让.NET开发人员使用NumPy的语法编写机器学习代码，从而最大限度地借鉴现有大量在 python 代码的转译成本。 NumSharp使用最新的Span技术安全高效地访问内存，优化每个模拟API的性能，确保最底层的NDArray达到最佳性能状态。NumSharp对于在数组上执行数学和逻辑运算非常有用。 它为.NET中的n维矩阵的操作提供了大量有用的功能。
此版本属于常规API增强更新，主要是为了修复一些API，更符合 SciSharp .NET生态的成员项目 TensorFlow.NET 里有关Tensor和NDArray之间的平滑转换。
// 隐式创建matrix
NDArray nd1 = new double[,]{{1, 2, 3}, {4, 5, 6}};
NDArray nd2 = new double[,]{{1, 2, 3}, {4, 5, 6}};
// 矩阵相加并快速转换shape
var nd3 = (nd1 * nd2).reshape(3, 2);
// 打乱顺序
np.random.shuffle(nd3);
// 创建TensorFlow.NET里的Tensor
// 兼容NDArray的所有创建方式
var t1 = new Tensor(3);
var t2 = new Tensor("Hello SciSharp");
var t3 = new Tensro(new int[]{1, 2, 3});
在使用过程中如果有任何问题，请反馈至到 这里 。
或进入SciSharp的聊天室：https://gitter.im/sci-sharp/community。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持 码农网
猜你喜欢:
- Android 视频无缝切换2.0
- 漂亮~pandas可以无缝衔接Bokeh
- H5移动端获奖无缝滚动动画实现
- 进阶运维：SSH无缝切换远程加密
- 支持企业无缝上云，CynosDB应“云”而生
- 基于Linux的LVM无缝磁盘水平扩容
本站部分资源来源于网络，本站转载出于传递更多信息之目的，版权归原作者或者来源机构所有，如转载稿涉及版权问题，请联系我们。
