Numpy.NET: 将 NumPy 功能带到 .NET 世界

Numpy.NET: 将 NumPy 功能带到 .NET 世界

Numpy.NET C#/F# bindings for NumPy - a fundamental library for scientific computing, machine learning and AI Numpy.NET 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/num/Numpy.NET

项目基础介绍

Numpy.NET 是一个开源项目,旨在为 .NET 开发者提供与 Python 中的 NumPy 库类似的功能。NumPy 是一个在科学计算、机器学习和人工智能领域中广泛使用的库,而 Numpy.NET 则将其强大的多维数组处理、线性代数、FFT(快速傅里叶变换)等特性带到了 C# 和 F# 编程语言中。该项目由 SciSharp 团队维护,主要使用 C# 作为编程语言。

核心功能

Numpy.NET 的核心功能包括:

  • 多维数组:提供与 NumPy 类似的数组操作,包括创建、索引、切片、变形和运算等。
  • 线性代数:支持矩阵和向量的基本运算,如矩阵乘法、求解线性方程组等。
  • FFT:实现快速傅里叶变换,适用于信号处理和频谱分析。
  • 兼容性:提供与 NumPy 类似的强类型 API,使得 .NET 开发者能够利用已有的知识和代码库。
  • 无需本地 Python 安装:Numpy.NET 使用 Python.Runtime 来调用 Python 模块,但它不依赖于本地 Python 环境。相反,它内嵌 Python 解释器和 NumPy 包,确保开发者无需安装或配置 Python 即可使用。

最近更新的功能

根据项目的最新更新,以下是一些最近加入的功能:

  • 改进的安装流程:现在,通过 NuGet 包安装 Numpy.NET 更加方便,无需担心 Python 环境的配置。
  • 性能优化:项目团队持续优化数据从 .NET 到 Python 的传递效率,提高整体性能。
  • 多线程支持:添加了对多线程操作的支持,但开发者需要注意确保正确地使用 PythonEngine 的相关方法来避免死锁或访问违规异常。

Numpy.NET 的不断更新和完善,使得 .NET 开发者在科学计算和机器学习领域有了更加高效和方便的工具。

Numpy.NET C#/F# bindings for NumPy - a fundamental library for scientific computing, machine learning and AI Numpy.NET 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/num/Numpy.NET

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

NumPy是在python中处理数据的最基本和最强大的包。 如果您打算从事数据分析或机器学习项目,那么对numpy的充分理解几乎是必须的。 其他用于数据分析的软件包(如pandas)是建立在numpy之上,用于构建机器学习应用的scikit-learn软件包也在numpy上运行。 但对于.NET开发人员来说,却没有这样的强大工具。 虽然有像Deedle和Math.NET这样的开源,但它们不是很容易使用,也不能借用很多现有的python代码。 NumSharp(Numerical .NET)可以说是C#中的线性代数。 它是用C#编写的,符合.netstandard 2.0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阵列和矩阵的操作提供了大量有用的功能。 让我们给出一个代码片段来说明如何使用NumSharp。 // 初始化一个NumSharp实例,类名故意叫NumPy var np = new NumPy(); // 产生一个数字0到9的向量 np.arange(10) // 产生一个3维张量 np.arange(12).reshape(2, 3, 2); // 产生10个0到9的随机数,并转换成5*5的矩阵 np.random.randint(low: 0, high: 10, size: new Shape(5, 5)); 上面的代码是不是看起来否非常接近python代码?简直就是如出一辙。NumSharp的目的就是让你可以轻松的复制粘贴Python代码。 如何安装: PM> Install-Package NumSharp   NumSharp 已被如下项目使用: Pandas.NET Bigtree.MachineLearning CherubNLP BotSharp 标签:numpy
实现一个带有图片标注功能的图形界面应用,需要掌握Tkinter的窗口布局和事件处理,PIL的图像处理以及numpy的基本操作。在此基础上,我们可以通过创建一个图像编辑器类,整合鼠标点击和拖动事件来定位和绘制标注框,以及利用PIL来显示和操作图像。 参考资源链接:[Python Tkinter实现图像标注功能示例与代码](https://wenku.csdn.net/doc/645cd7d795996c03ac3f86da?spm=1055.2569.3001.10343) 下面是一个简化的步骤说明,帮助你构建一个基本的图片标注工具: 1. **导入必要的**: ```python from tkinter import * from PIL import Image, ImageTk, ImageDraw import numpy as np ``` 2. **定义图像编辑器类**: 创建一个名为`ImageLabeler`的类,该类负责管理窗口、图像和标注操作。 3. **初始化方法**: 在`__init__`方法中,初始化窗口变量、图像变量、标注变量,并设置初始窗口布局。 4. **设置窗口布局**: 使用Tkinter的布局管理器,如`pack`或`grid`,来放置图像显示组件和标注工具组件。 5. **加载和显示图像**: 提供一个方法来加载图像,并使用PIL将其转换为Tkinter兼容的格式。 6. **鼠标事件处理**: 定义事件处理函数来响应鼠标事件,如左键按下、左键释放、移动等,来实现标注框的绘制和调整。 7. **保存标注结果**: 提供保存功能,将标注的图像信息保存到文件中,可以使用numpy来存储标注坐标等信息。 8. **绘制标注**: 使用`ImageDraw`模块中的绘图工具在图像上绘制矩形标注框。 示例代码: ```python # 以下是部分代码示例,完整代码请参考《Python Tkinter实现图像标注功能示例与代码》 def __init__(self, master): # 初始化窗口和组件 # 加载图像 # 绑定鼠标事件 pass def on_left_click(self, event): # 处理鼠标左键点击事件 pass def on_mouse_move(self, event): # 处理鼠标移动事件 pass def save_annotations(self): # 保存标注数据 pass # 更多方法实现... ``` 掌握上述步骤后,你将能够创建一个基本的图片标注GUI应用。如果你想要深入学习如何实现更复杂的标注功能或者进行图像处理,建议阅读《Python Tkinter实现图像标注功能示例与代码》,这本资料将为你提供详细的代码示例和深入的讲解,帮助你在图像标注的道路上更进一步。 参考资源链接:[Python Tkinter实现图像标注功能示例与代码](https://wenku.csdn.net/doc/645cd7d795996c03ac3f86da?spm=1055.2569.3001.10343)
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