NumSharp：C#で使えるNumPyライクな数値計算ライブラリ

C#で書かれたNumPy風の数値計算ライブラリ。Apache License 2.0だそうです。

NumSharp

NumSharpは.NET StandardをターゲットとしたNumPyのC#ポートです。NumSharpはC#で科学計算を行う際に必要なとなる基本的なパッケージを提供します。

Pythonで書かれた機械学習コードをC#に書き直すのは大変ですよね？その理由は、Pythonで使われている関数に対応する機能を.NET SDKでほとんど見つけられないためです。

NumSharpはNumPyのC#版で、関数名やパラメータの配置などのプログラミングインターフェイスをできる限りNumPyに似せています。NumSharpを導入すれば、PythonコードからC#コードへの書き換えが簡単に行えます。

以下はNumSharpとNumPyの比較です。(左：Python, 右：C#)：

より詳しい情報はこちらのドキュメントをご覧ください。
https://scisharp.github.io/NumSharp/

NumSharpには、arange, array, max, min, reshape, normalize, uniqueインターフェースが実装されています。今後さらに多くのインターフェースが追加されていく予定です。
.NETで機械学習を始めるなら、NumSharpが最適なライブラリと言えるでしょう。

実装されているAPI

NumSharpは、NDArrayを高レベルで抽象化したNumPyクラスによって、PythonのNumPyと同じように使用できます。
プログラミング言語間の機能差によるAPIの違いを最小限に抑えることで、.NET開発者がPythonコードから.NETコードへシームレスに書き換えられるようになり、幅広いNumPyコードのリソースを活用できるようになります。

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NumSharpはNuGetでインストールできる。

まだバージョン1.0にもなっていないけど、開発のモチベーションが面白い。

以前、書籍「ゼロから作るDeep Learning」の内容をUnity C#でやってみる、とか言って数値計算にMath.NET Numericsを使ってやろうとしたけど結局途中で挫折(笑)

書籍『ゼロから作るDeep Learning』で自分なりに学ぶ

もう1年以上前になりますが、書籍「イラストで学ぶディープラーニング」を購入して少しずつ読み進めていたのです。↓ ところが、読み進めている途中で壁にぶち当たりました。この書籍、途中からどんどん数式率が上がって行き、あんまりイラストで教えてく...

このNumSharpを使えばもっと手軽にできそうだな。「ゼロから」というか実際には「NumPyで作るDeep Learning」の本だもんね。

NumSharpはもともとSciSharpという、Pythonの機械学習系ライブラリリソースをC# .NET環境でも使えるようにするプロジェクトの一部らしい。
https://medium.com/scisharp

NumSharpはC#で書かれたNumPy風インターフェイスのライブラリだけど、PythonのNumPyを.NETから呼べるようにバインドしたNumpy.NETというプロジェクトが存在する。

Numpy.NET

Numpy.NETとNumSharpの比較

観点 Numpy.NET NumSharp

依存関係 CPython / NumPy 特定OS向けのC++ DLL

完了状況全てのNDarray関数が利用可能よく使われる関数のサブセットが利用可能

開発スピード自動でAPIを生成するため速いマンパワー不足のため遅い

正確性 Python版と同様の結果となる Python版と結果が微妙に異なる

実情 numpyの開発に追従しやすいマンパワー不足のため、おそらく後続になる

GPUサポートなし演算にGPUバックエンドを利用可能

パフォーマンス NumPyからオーバーヘッドを除いたものと同様未測定

観点	Numpy.NET	NumSharp
依存関係	CPython / NumPy	特定OS向けのC++ DLL
完了状況	全てのNDarray関数が利用可能	よく使われる関数のサブセットが利用可能
開発スピード	自動でAPIを生成するため速い	マンパワー不足のため遅い
正確性	Python版と同様の結果となる	Python版と結果が微妙に異なる
実情	`numpy`の開発に追従しやすい	マンパワー不足のため、おそらく後続になる
GPUサポート	なし	演算にGPUバックエンドを利用可能
パフォーマンス	NumPyからオーバーヘッドを除いたものと同様	未測定