2 Repos
Application of custom functions across multi-dimensional arrays with support for broadcasting.
Distinct from Custom Function Maps: None of the candidates cover numerical array mapping; they focus on template maps or API routing.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching scientific & mathematical computing · Array Function Mapping. Refine with filters or upvote what's useful.
ndarray ist eine Bibliothek für mehrdimensionale Arrays für Rust, die als Framework für lineare Algebra und wissenschaftliches Rechnen dient. Sie bietet die Kerninfrastruktur für die Erstellung und Manipulation von n-dimensionalen Arrays und fungiert sowohl als paralleler Array-Prozessor als auch als Toolkit für numerische Datenanalysen. Die Bibliothek zeichnet sich durch effizientes Slicing und Memory-Views aus, was den Datenaustausch ohne Kopieren ermöglicht. Sie nutzt optimierte Backend-Mathe-Bibliotheken für schnelle Matrixmultiplikationen und verteilt rechenintensive mathematische Iterationen auf mehrere CPU-Threads, um die Verarbeitung zu beschleunigen. Das Projekt deckt ein breites Spektrum mathematischer Operationen ab, darunter elementweise Arithmetik, achsenbasierte Datenaggregation und Skalarproduktberechnungen. Zudem sind umfassende Hilfsprogramme für die Array-Manipulation enthalten, wie Reshaping, Flattening, Stacking und die Generierung von Koordinatengittern, sowie Unterstützung für die randomisierte Array-Generierung und Serialisierung.
Applies custom functions to corresponding elements of multiple arrays in lock step with broadcasting support.
xtensor is a C++ multidimensional array library for numerical computing that provides N-dimensional containers with an interface mirroring the NumPy API. It utilizes a lazy evaluation expression engine to defer numerical computations until assignment, which minimizes memory allocations and intermediate copies. The library features a foreign memory array adaptor that allows it to wrap external buffers, such as NumPy arrays, to perform numerical operations in-place without duplicating data. It further optimizes performance through lazy broadcasting and a system that manages the lifetime of temp
Executes user-specified functions across multidimensional expressions with integrated broadcasting support.