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维张量的操作提供了大量有用的功能。此版本属于常规API增强更新，主要是为了修复和添加一些API，更符合SciSharp .NET生态的成员项目TensorFlow.NET里有关Tensor和NDArray之间的平滑转换。
新增API列表:
1. np.meshgrid
2. np.broadcast_array
3. np.broadcast
4. np.frombuffer
【c#|NumSharp v0.8.0 发布，C# 张量计算库】5. np.prod
在使用过程中如果有任何问题，请反馈至到这里。
或进入SciSharp的聊天室：https://gitter.im/sci-sharp/community。
推荐阅读
- 人脸识别|【人脸识别系列】| 实现自动化妆
- 人工智能|干货！人体姿态估计与运动预测
- 推荐系统论文进阶|CTR预估 论文精读(十一)--Deep Interest Evolution Network(DIEN)
- Python专栏|数据分析的常规流程
- 历史上的今天|【历史上的今天】2 月 16 日（世界上第一个 BBS 诞生；中国计算机教育开端；IBM 机器人赢得智能竞赛）
- Python|Win10下 Python开发环境搭建(PyCharm + Anaconda) && 环境变量配置 && 常用工具安装配置
- Python绘制小红花
- Pytorch学习|sklearn-SVM 模型保存、交叉验证与网格搜索