Ceygen 0.3

关于

ceygen是线性代数的二进制python扩展模块，输入了 内存视图。CEYGEN是建立在

功能

切根……

• 是快速的 -ceygen的主要存在理由是提供无开销代数 与键入的memoryview一起工作的cython项目的操作（尤其是 小尺寸）。对于每个函数都有一个没有python函数的代码路径 调用时，堆上不会分配内存，也不会复制数据。 特征本身也表现得相当出色 。
• 已记录在案 -请参见 文档 或直接跳到 联机文档
• 支持各种数据类型 -ceygen使用cython融合类型 模板）以及特征的模板性质，以支持各种数据类型 复制代码。虽然只有少数类型是预定义的（float、double，…），但是添加 一种新的类型是添加3条线并重建ceygen。
• 经过了广泛的测试 -ceygen的测试套件验证了其所有的公共方法， 包括无效输入引起的错误。感谢travis ci， 每次推送都是 自动测试 与 Python2.6 、 2.7 、 3.2 和 3.3 的对比
• 是多线程友好型的 -每个ceygen函数都不获取gil 除非它需要创建一个python对象（总是可以避免的）；所有函数都是 声明了 nogil ，这样您就可以在 prange 块中调用它们，而不会丢失平行度。
• 提供描述性错误消息 -注意传播所有错误 正确地（从eigen开始）这样你就不会被困在调试你的程序。塞根 函数不会在无效输入时崩溃，而是会产生合理的错误。
• 与numpy很好地配合使用，但并不依赖于它。你不需要numpy来构建或运行 ceygen，但是由于cython，cython的memoryviews和numpy数组完全 在不复制数据的情况下可互换（如果可能）。测试套件 因为我们的懒惰，现在使用了numpy。-（）

另一方面，ceygen…

• 取决于特征构建-t输入法 。ceygen希望在 /usr/lib/eigen3 正在构建时。安装eign是一个解包的问题 因为它是一个纯模板库，只在头中定义。切根没有 在运行时完全引用特征值，因为所有代码都已编译。
• 仍然提供很少的特征函数子集。我们增加了新的功能 只是因为我们在其他项目中需要他们，但我们相信困难的部分是 基础设施-实现一个新功能应该相当简单（使用 体面的Cython和C++知识。我们非常乐意提出请求！ （一定要包括单元测试）
• 需要最新的cython（当前至少为0.19.1）才能编译。如果这是个问题， 您可以分发.cpp文件或最终的python扩展模块。
• 不会给cython带来eigen的优雅 -如果你想到懒惰的评估和 高级体验，别做梦了。ceygen会让你的代码更快，而不是更好。 阵列费用 将在这里有所帮助。

>>> cdef double[:, :] big = np.array([[1.,  2.,   2.,  0.,   0.,  0.],
>>>                                   [3.,  4.,   0., -2.,   0.,  0.]])
>>> ceygen.core.dot_mm(big[:, 0:2], big[:, 2:4], big[:, 4:6])
[[ 2. -4.]
 [ 6. -8.]]
>>> big
[[ 1.  2.   2.  0.   2. -4.]
 [ 3.  4.   0. -2.   6. -8.]],