cython-blis

Python和Cython高性能线性代数库简化BLAS操作

Cython BLIS 线性代数 Python C扩展性能优化 Github 开源项目

cython-blis是一个Python C扩展，提供Blis线性代数例程的快速实现。它支持从Python和Cython进行高效的BLAS类操作，专注单线程执行，针对机器学习推理等工作负载优化。该项目支持多种CPU架构，安装使用简便，适合需要高性能线性代数操作的开发者使用。

文档

cython - Python到C/C++编译器加速代码执行与C扩展开发

CythonC扩展GithubPython编译器开源项目性能优化跨语言开发

Cython是一款Python编译器，可将Python代码转换为C/C++代码，并支持C函数调用和C类型声明。开发者可借此创建高效C扩展模块，提升Python代码性能。Cython适用于包装C库和开发高性能应用，支持大部分Python语言特性，兼容CPython，并提供底层优化能力。它简化了Python与C的集成，为性能优化提供了灵活选择。

bitsandbytes - 高效CUDA优化库支持多位量化和矩阵运算

CUDAGithubbitsandbytes优化器开源项目硬件后端量化

bitsandbytes是一个轻量级Python库，为CUDA自定义函数提供封装。该库主要提供8位优化器、矩阵乘法(LLM.int8())以及8位和4位量化功能。通过bitsandbytes.nn模块实现多位线性层，bitsandbytes.optim模块提供优化器。目前正在拓展对更多硬件后端的支持，包括Intel CPU+GPU、AMD GPU和Apple Silicon，Windows平台的支持也在开发中。

cytoolz - 函数式编程工具库的高性能Cython实现

CyToolzGithubPython工具包函数式编程开源项目迭代器高性能

cytoolz是Python工具包toolz的Cython实现版本，为迭代器、函数和字典提供高性能实用工具。它完全兼容toolz的API，但运行速度通常提升2-5倍，并提供C API供其他Cython项目使用。支持Python 3.7+且无额外依赖，cytoolz特别适合处理大规模数据集。该库遵循函数式编程理念，可与itertools、functools等标准库无缝配合。

numerical-linear-algebra - 探讨如何使用Python及其科学计算库在Jupyter笔记本中进行高速度和高准确性的矩阵计算

GithubPython开源项目教程数值分解数据科学线性代数

本课程深入探讨如何使用Python及其科学计算库在Jupyter笔记本中进行高速度和高准确性的矩阵计算。从基础的矩阵运算到复杂的分解技术，全方位提升数据科学家处理大数据的能力。辅以丰富的视频教学和论坛讨论，构建完善的学习生态。

cupy - GPU加速的Python科学计算库

CUDACuPyGPU计算GithubNumPy兼容Python开源项目

CuPy是一个开源的GPU加速科学计算库，与NumPy和SciPy兼容。它支持在NVIDIA CUDA和AMD ROCm平台上运行，提供简洁的API接口和复杂数学运算能力。CuPy通过保持与NumPy的API兼容性，使现有代码易于迁移到GPU上，同时显著提升科学计算和机器学习任务的性能。此外，CuPy还提供对底层CUDA功能的访问，允许开发者充分利用GPU的计算能力。它不仅适用于科学计算，还广泛应用于数据分析、深度学习等领域，为研究人员和工程师提供了强大的GPU加速工具。

numpy - Python科学计算的核心基础库

GithubNumPyN维数组Python开源项目科学计算

NumPy是Python科学计算的核心库，提供N维数组对象和高级数学函数。支持广播功能，可集成C/C++和Fortran代码，并包含线性代数、傅里叶变换和随机数生成工具。作为开源项目，NumPy欢迎社区贡献，包括代码开发、文档编写等。项目致力于营造开放包容的环境，为科学计算奠定基础。

sympy - Python开源符号数学库用于代数计算和科学建模

GithubPythonSymPy开源开源项目数学库符号计算

SymPy是一个纯Python开源计算机代数系统，专注于可扩展性和易用性。它提供丰富的符号数学功能，包括微积分、代数和离散数学等，适用于交互式和程序化应用。作为科学Python生态系统中的重要组成部分，SymPy广泛应用于数学建模、物理计算和工程分析。该项目采用BSD许可证，允许自由使用和修改。

tensorly - Python张量学习库，兼容多种计算后端

GithubPythonTensorLy开源项目张量代数张量分解机器学习

TensorLy是一个专注于简化张量学习的Python库，支持张量分解、张量学习和张量代数操作。其后端系统兼容NumPy、PyTorch、JAX、TensorFlow和CuPy，可在CPU或GPU上执行大规模计算。安装方便，仅需使用pip或conda命令，且提供详尽的文档和Jupyter Notebooks示例，方便用户快速入门。这个工具不仅适合学术研究，还为开发者提供了丰富的API，欢迎通过GitHub进行贡献。

dask - 开源灵活的并行计算库助力大规模数据分析

DaskGithubPython库并行计算开源开源项目数据分析

Dask是一个开源的灵活并行计算库，专为大规模数据分析设计。它支持多种数据结构和算法，与NumPy、Pandas等Python数据科学工具无缝集成。Dask提供高效的并行计算能力，能处理超出单机内存的大型数据集，适用于数据科学、机器学习等领域。活跃的社区支持进一步增强了其在数据分析中的应用价值。

pyg-lib - 图形神经网络高性能计算库

CUDAGithubPyTorchPythonpyg-lib安装开源项目

pyg-lib是一款专为图形神经网络优化的高性能计算库。该项目为Linux、Windows和macOS等主流操作系统提供预构建的Python包，兼容多个PyTorch版本和CUDA组合，支持Python 3.8至3.12。pyg-lib通过提升图形神经网络的计算效率，为研究和开发提供了实用工具。研究人员和开发者可根据具体的系统环境，使用pip命令快速安装所需版本，轻松增强图形神经网络的性能。

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