EigenPy：高效连接Numpy与Eigen的开源库

EigenPy：高效连接Numpy与Eigen的开源库

eigenpy Efficient bindings between Numpy and Eigen using Boost.Python 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ei/eigenpy

基础介绍

EigenPy是一个开源框架，它允许通过Boost.Python将著名的Eigen C++库绑定到Python中。该项目主要用于科学计算和机器人领域，提供了在Python中使用Eigen库的能力，从而实现了Numpy和Eigen之间的内存共享，提高了计算效率。该项目主要使用C++和Python两种编程语言开发。

核心功能

• 内存共享：EigenPy实现了Numpy和Eigen之间的全内存共享，避免了不必要的内存分配。
• Eigen::Ref支持：完全支持Eigen的Ref功能，进一步减少了内存分配。
• Eigen::Tensor模块：支持Eigen的Tensor模块，为 tensor 操作提供了便捷。
• 几何模块：展示了Eigen的Geometry模块，便于代码原型设计。
• 标准矩阵分解：包含Eigen的标准矩阵分解例程，如Cholesky分解，SVD和QR分解也可以轻松添加。
• SWIG对象支持：完全支持SWIG对象，提供了更多的灵活性。
• 向量化和STL类型支持：支持向量化和多种STL类型，以及它们在Boost中的等价类型。

最近更新的功能

• 构建和测试的改进：最近的项目更新中，使用了Pixi工具来管理依赖关系、配置、构建和测试项目，确保了构建过程的正确性和一致性。
• 持续集成和自动化：通过CI（持续集成）流程，项目可以自动进行构建和测试，确保代码质量和稳定性。
• 贡献者管理：项目增加了对贡献者的管理，使更多的人可以参与到项目的开发和维护中来。

通过这些更新，EigenPy不仅提高了其稳定性和易用性，还增强了社区合作和开发流程的自动化。

eigenpy Efficient bindings between Numpy and Eigen using Boost.Python 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ei/eigenpy