smolar 开源项目教程

smolar 开源项目教程

smolara tiny multidimensional array implementation in C similar to numpy, but only one file.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/smol/smolar

项目介绍

smolar 是一个用 C 语言编写的多维数组实现库，类似于 Python 的 numpy 库。该项目旨在提供一个轻量级的多维数组处理工具，适用于需要高性能数组操作的场景。smolar 目前支持浮点数类型的 N 维数组，未来可能会增加对更多数据类型的支持。

项目快速启动

安装

首先，克隆项目仓库到本地：

git clone https://github.com/Maharshi-Pandya/smolar.git
cd smolar

编译

使用 clang 编译器编译项目：

clang smolar.c -o smolar

运行

编译完成后，运行生成的可执行文件：

./smolar

应用案例和最佳实践

案例一：创建和初始化数组

#include "smolar.h"

int main() {
    int shape[] = {2, 3};
    Array *arr = create_array(2, shape);
    init_array(arr, 1.0);
    print_array(arr);
    free_array(arr);
    return 0;
}

案例二：数组元素加法

#include "smolar.h"

int main() {
    int shape[] = {2, 3};
    Array *arr1 = create_array(2, shape);
    Array *arr2 = create_array(2, shape);
    init_array(arr1, 1.0);
    init_array(arr2, 2.0);
    Array *result = elementwise_add(arr1, arr2);
    print_array(result);
    free_array(arr1);
    free_array(arr2);
    free_array(result);
    return 0;
}

典型生态项目

1. numpy

numpy 是 Python 中用于科学计算的一个核心库，提供了强大的多维数组对象和各种派生对象（如掩码数组和矩阵）。smolar 的设计灵感部分来源于 numpy，因此熟悉 numpy 的用户可以很快上手 smolar。

2. OpenBLAS

OpenBLAS 是一个优化的 BLAS（基本线性代数子程序）库，提供了高性能的线性代数运算。smolar 可以与 OpenBLAS 结合使用，以进一步提升数组操作的性能。

3. Eigen

Eigen 是一个 C++ 模板库，用于线性代数、矩阵和向量运算。虽然 Eigen 是用 C++ 编写的，但其设计理念和 smolar 有相似之处，都是为了提供高效的多维数组操作。

通过结合这些生态项目，smolar 可以在各种科学计算和数据处理任务中发挥重要作用。

smolara tiny multidimensional array implementation in C similar to numpy, but only one file.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/smol/smolar