NumPy¶
向量化计算、广播机制、内存布局
核心 API¶
np.dot/np.matmul— 矩阵乘法np.einsum— 爱因斯坦求和约定- 广播规则 — 不同形状数组运算
np.lib.stride_tricks— 内存视图技巧
进阶¶
- 与 C++ 的
pybind11交互 - ndarray 内存布局（C-order vs Fortran-order）
- 结构化数组与记录数组
练习¶
- 完成 100 NumPy Exercises 前 60 题
- 用 NumPy 实现矩阵乘法，对比 C++ Eigen 库效率
- 理解广播机制，实现不同形状数组的加法运算
资源¶
| 资源 | 链接 |
|---|---|
| NumPy 官方教程 | https://numpy.org/learn/ |
| 100 NumPy Exercises | https://github.com/rougier/numpy-100 |
| NumPy C-API | https://numpy.org/doc/stable/reference/c-api/ |