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#):

NumSharp

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。

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)



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

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

PythonとC# .NETをつないでいる仕組みはPython for .NETというもの。
https://github.com/pythonnet/pythonnet
https://medium.com/scisharp/using-python-libraries-in-net-without-a-python-installation-11124d6190cf



IronPythonだけじゃないんですね。
IronPythonを使ってUnity上でPythonのコードを実行する
ここ最近、Pythonインターフェイスを用意しているライブラリが非常に多くて、使ってみると確かに、C++でガリガリと低レベルのコードを書くよりもコーディング量が少なくて扱いが楽なのである。最近じわじわと日常に浸透しているSoftBankのロ...

関連記事

openMVGをWindows10 Visual Studi...

COLMAP:オープンソースのSfM・MVSツール

UnrealCV:コンピュータビジョン研究のためのUnrea...

openMVG:複数視点画像から3次元形状を復元するライブラ...

Raspberry Pi 2のGPIOピン配置

WebGL開発に関する情報が充実してきている

書籍『仕事ではじめる機械学習』を読みました

Accord.NET Framework:C#で使える機械学...

OpenCVでPhotoshopのプラグイン開発

UnityでLight Shaftを表現する

bpy-renderer:レンダリング用Pythonパッケー...

GoogleのDeep Learning論文

OpenCVのfindEssentialMat関数を使ったサ...

WinSCP

UnityでTweenアニメーションを実装できる3種類の無料...

Russian3DScannerのトポロジー転送ツール『Wr...

OpenCVでカメラ画像から自己位置認識 (Visual O...

Twitter APIのPythonラッパー『python-...

Manim:Pythonで使える数学アニメーションライブラリ

ROMOハッカソンに行ってきた

3Dグラフィックスの入門書

このブログのデザインに飽きてきた

Microsoft Mathematics:数学の学習支援ツ...

書籍『イラストで学ぶ ディープラーニング』

Open Shading Language (OSL)

PyTorch3D:3Dコンピュータービジョンライブラリ

AnacondaとTensorFlowをインストールしてVi...

Kornia:微分可能なコンピュータービジョンライブラリ

Amazon EC2ログイン用の秘密鍵を無くした場合の対処方...

2D→3D復元技術で使われる用語まとめ

geometry3Sharp:Unity C#で使えるポリゴ...

Zibra Liquids:Unity向け流体シミュレーショ...

スクラッチで既存のキャラクターを立体化したい

FreeMoCap Project:オープンソースのマーカー...

プログラミングスキルとは何か?

UnityでShaderの入力パラメータとして行列を渡す

UnrealCLR:Unreal Engineで.NET C...

Immersive Math:線形代数をインタラクティブに学...

OpenCV 3.1とopencv_contribモジュール...

C#で使える遺伝的アルゴリズムライブラリ『GeneticSh...

OpenCV 3.1のsfmモジュールを試す

動的なメモリの扱い

コメント