Xtensor的PyBind11详细信息。
pyxtensor的Python项目详细描述
#pyxtensor
<；！--markdownto-->；
-[简介]（简介）
-[用法]（用法）
-[使用“setup.py”编译项目]（使用setuppy编译项目）
-[开发]（开发）
<；！--/markdowntoc-->；
\introduction
这个库提供了[pybind11]的详细信息（https://github.com/pybind/pybind11），这样当包含一个函数时，会自动提供到numpy数组的接口，该函数接受任何[xtensor]类（https://github.com/quantstack/xtensor）作为（返回）参数。
>；行为与[xtensor python]有明显不同（https://github.com/quantstack/xtensor python）。后者将numpy数组“映射”到所谓的“xt：：pyarray”，从而提供对它的直接内存访问。相反，[pyxtensor]（https://github.com/tdegeus/pyxtensor）将numpy对象复制到“xt：：array”或“xt：：tensor”，反之亦然。这导致了一个更简单的用法，其中C++库可以没有任何包装函数而暴露，但是，使用拷贝的缺点（花费时间和不允许的修改）。pyxtensor/pyxtensor.hpp>；
xt：：xarray<；double>；times2（const xt：：xarray<；double>&；a）
{
返回2。*a；
}
namespace py=pybind11；
m.def（“timestwo”&；timestwo）；
}
`````
有关编译策略，请参见[pybind11_examples]（https://github.com/tdegeus/pybind11_examples）。
头部和python模块都可以使用setuptools import setup中的pyxtensor安装pyxtensor。扩展名
import sys，re
import setuptools
import pybind11
import pyxtensor
ext\u modules=[
扩展名（
'modulename'，
['path/to/pybind11/interface.cpp']，
include\dirs=[
pybind11.get-include（false），
pybind11.get-include（true），
pyxtensor.get-include（false），
pyxtensor.get\u include（true），
pyxtensor.find\xtensor（），
pyxtensor.find\xtl（），
pyxtensor.find\eigen（），
]，
language='c++'
]，
]
安装（
名称='modulename'，
描述='short description'，
长描述='long description'，
版本='v0.1.2'，
许可证='mit'，
作者='tom de geus'，
作者电子邮件='…'，
URL='https://github.com/…'，
外部模块=外部模块，
安装需要=['pybind11>；=2.2.0'，'pyxtensor>；=0.0.1']，
cmdclass={build-ext'：pyxtensor.buildext}，
zip-safe=false，
）
``````
更新“include/pyxtensor/pyxtensor.hpp”中的版本号，如下所示。
2.将更改上载到github并在那里创建一个新版本（使用正确的版本号）。
3。将包上载到pypi：
`` bash
python setup.py bdist_wheel--universal
捆绳上载距离/*
```
<；！--markdownto-->；
-[简介]（简介）
-[用法]（用法）
-[使用“setup.py”编译项目]（使用setuppy编译项目）
-[开发]（开发）
<；！--/markdowntoc-->；
\introduction
这个库提供了[pybind11]的详细信息（https://github.com/pybind/pybind11），这样当包含一个函数时，会自动提供到numpy数组的接口，该函数接受任何[xtensor]类（https://github.com/quantstack/xtensor）作为（返回）参数。
>；行为与[xtensor python]有明显不同（https://github.com/quantstack/xtensor python）。后者将numpy数组“映射”到所谓的“xt：：pyarray”，从而提供对它的直接内存访问。相反，[pyxtensor]（https://github.com/tdegeus/pyxtensor）将numpy对象复制到“xt：：array”或“xt：：tensor”，反之亦然。这导致了一个更简单的用法，其中C++库可以没有任何包装函数而暴露，但是，使用拷贝的缺点（花费时间和不允许的修改）。pyxtensor/pyxtensor.hpp>；
xt：：xarray<；double>；times2（const xt：：xarray<；double>&；a）
{
返回2。*a；
}
namespace py=pybind11；
m.def（“timestwo”&；timestwo）；
}
`````
有关编译策略，请参见[pybind11_examples]（https://github.com/tdegeus/pybind11_examples）。
头部和python模块都可以使用setuptools import setup中的pyxtensor安装pyxtensor。扩展名
import sys，re
import setuptools
import pybind11
import pyxtensor
ext\u modules=[
扩展名（
'modulename'，
['path/to/pybind11/interface.cpp']，
include\dirs=[
pybind11.get-include（false），
pybind11.get-include（true），
pyxtensor.get-include（false），
pyxtensor.get\u include（true），
pyxtensor.find\xtensor（），
pyxtensor.find\xtl（），
pyxtensor.find\eigen（），
]，
language='c++'
]，
]
安装（
名称='modulename'，
描述='short description'，
长描述='long description'，
版本='v0.1.2'，
许可证='mit'，
作者='tom de geus'，
作者电子邮件='…'，
URL='https://github.com/…'，
外部模块=外部模块，
安装需要=['pybind11>；=2.2.0'，'pyxtensor>；=0.0.1']，
cmdclass={build-ext'：pyxtensor.buildext}，
zip-safe=false，
）
``````
更新“include/pyxtensor/pyxtensor.hpp”中的版本号，如下所示。
2.将更改上载到github并在那里创建一个新版本（使用正确的版本号）。
3。将包上载到pypi：
`` bash
python setup.py bdist_wheel--universal
捆绳上载距离/*
```
欢迎加入QQ群-->： 979659372
