为.NET所用的NumPy和SciPy

作者 Jonathan Allen 译者 侯伯薇 发布于 2011年8月7日

领域

架构 & 设计,

语言 & 开发

主题

Python ,

IronPython ,

动态语言 ,

语言 ,

.NET ,

编程 ,

性能和可伸缩性

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作为Python Tools for Visual Studio项目的一部分，NumPy和SciPy程序库已经迁移到.NET上了。这项迁移通过本地的C核心组合了C#和C接口，从而所有.NET语言都能够从中受益。

IronPython对NumPy和SciPy的端口是完整的.NET端口，并且包含了针对一般本地C核心的自定义C#/C接口。这意味着不仅IronPython能够使用所有功能，而且所有.NET语言——像C#和F#——也可以使用，它们只需要访问C#接口对象， 或者有时需要从其它.NET语言解析IronPython表达式。这意味着多维数组对象（ndarray）可以在IronPython和C#或者F#代码之间平滑地传递。此外，ndarray对象实现了标准的IEnumerable接口，这让数组对象可以由现存的代码经常使用，即便不是特别针对NumPy的代码也没问题。

NumPy是一种很低级别的API，用于在大型、多维数组和矩阵上执行数学运算。这个库最初叫做Numeric，是在1995年创建的，那仅仅是Python 1.0发布一年之后。采用当前名称的版本是在2005年创建的，那时这个产品组合了早先的版本和名为numarray的竞争对手的程序库。

SciPy是在其基础之上构建的。据维基百科上所说，“SciPy包含很多模块，能够用于优化、线性代数、整合、插入、特定函数、FFT、符号和图像处理、ODE解析器以及其它科学和工程领域的一般任务。” 人们经常会考虑把它作为MATLAB的替代方案，尽管SciPy经常需要与其它库组合才能够完全替代MATLAB。

NumPy和SciPy的组合为一般的.NET代码提供了很多显而易见的优势。.NET的垃圾回收程序能够比手动的内存管理提供更好的性能，还有就是，通过高度优化的C代码，我们可以获得很好的计算速度。

在此之上还有视图的概念。NumPy不会复制数组，而是让我们可以创建作为其他数组子集存在的数组。改变子集（也就是所说的视图），也会改变原始的数组。这让我们可以在不牺牲性能的情况下获得更整洁的代码。

译者 侯伯薇 是InfoQ中文站架构社区编辑，有多年对日和国内项目开发经验，目前关注企业中技术与实际业务之间的融合和协作。

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