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快速教程,科学计算包

2020年2月10日 - 4166m金沙

NumPy 1.18.0 已发布。除了通常的错误修复之外,此版本还清理并记录新的随机
C-API,使大量旧版本弃用,并改善了文档的外观。其支持的 Python 版本为
3.5-3.8,这也是最后一个支持 Python 3.5 的 NumPy 发布系列。

整个快速教程直接上例子,具体对Cython的使用可以看参考文章。以下工作均在Windows 10

4. 要求

译者:Python
文档协作翻译小组,原文:Requirements。

本文以 CC BY-NC-SA
4.0
协议发布,转载请保留作者署名和文章出处。

Python
文档协作翻译小组人手紧缺,有兴趣的朋友可以加入我们,完全公益性质。交流群:467338606。

4166m金沙,注意

我们只支持通过conda安装要求的软件包。

Python 2 >=
2.6 或 Python 3
>= 3.3

建议使用开发包(在大多数Linux发行版上为python-devpython-devel)(见下文)。0.6及以前的版本支持Python
2.4。0.8.2及以前的版本支持Python 2.6。对于Python
3,支持3.3之后的版本。

NumPy >=
1.9.1 < 1.11.1

早期版本可以工作,但我们没有测试。

SciPy >= 0.14 <
0.17.1

当前只有稀疏矩阵和特殊功能需要,但强烈推荐。SciPy > =
0.8可以工作,但早期版本对稀疏矩阵有已知的错误。

BLAS安装(具有Level
3的功能)

  • 推荐:MKL,通过Conda免费安装。
  • 或者,我们建议安装OpenBLAS,其中包含development
    headers(-dev-devel,具体取决于你的Linux发行版本)。

可选要求

g++(Linux和Windows),clang(OS X)

强烈推荐。Theano可以回退基于NumPy的Python执行模型,但C编译器允许更快的执行。

nose
>= 1.3.0

推荐,用于运行Theano的测试套件。

Sphinx >=
0.5.1, pygments

用于构建文档。LaTeX和dvipng也是必需的,用于将数学符号显示为图像。

pydot-ng

处理大的gif/images图片。

NVIDIA
CUDA驱动程序和SDK

强烈推荐在NVIDIA gpus上生成/执行GPU代码时需要。参见下面的说明。

libgpuarray

在CUDA和OpenCL设备上生成GPU/CPU代码时需要(参见:GpuArray
Backend。)

Highlights

通过Conda安装的要求的软件包(推荐)

准备工作

假设现在我们用C实现了一个可以用在数组上的cos函数,函数原型如下:

// 对in_array中的前size个数求cos值,并存放在out_array对应位置上void cos_doubles(double * in_array, double * out_array, int size);

那么总共需要4个文件:

下面给出4个文件的源代码

安装Miniconda

按照此链接安装Miniconda。

注意

如果你想要编译的代码更快(推荐),确保你安装了g++(Windows/Linux)或Clang(OS
X)。

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