NumSharp（Numerical .NET）可以说是C＃中的科学计算库。 它是用C＃编写的，符合.netstandard 2.0库标准。 它的目标是让.NET开发人员使用NumPy的语法编写机器学习代码，从而最大限度地借鉴现有大量在python代码的转译成本。 NumSharp使用最新的Span技术安全高效地访问内存，优化每个模拟API的性能，确保最底层的NDArray达到最佳性能状态。NumSharp对于在数组上执行数学和逻辑运算非常有用。 它为.NET中的n维矩阵的操作提供了大量有用的功能。

经过3个月的反复锤炼和不断重构，NumSharp已经能完成非常多的功能，引入了LAPACK的线性代数库支持，并且抽象成Provider模式，从架构上来看具有了可扩展性。增加了更多的Unit Tests，用来保证团队合作时的质量把控。添加了流体动力方程的示例。
NDArray增加了隐式转换支持，可以更方便地初始化一个多维数组，并且支持标量ndarray的创建。

NumSharp v0.6.1发布，加入支持维度为零时的标量和创建NDArray时的隐式转换，比如支持如下形式创建多维数组：

NDArray nd = new double[,]{{1, 2, 3},{4, 5, 6}};
nd = "[1,2,3;4,5,6]";// 支持标量nd = 5.0f;

虽然离最终的1.0版本还有很长的一段距离，但是我确信，我们是在用正确的方式做我们喜欢的事情。 
特别感谢我的队友Christian Kahr，没有他的热情加入，我无法把NumSharp做到如此好的状态。他的聪明和持续贡献，甚至超过我的提交次数。经历两次大重构，耗费了我们无穷的时间和精力，幸运的是最后的结果非常令人满意。 

SciSharp repos: https://github.com/SciSharp

Chat room: https://gitter.im/sci-sharp/community

原文地址: https://my.oschina.net/haiping008/blog/2993480

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