在 .NET 中的 N-D 张量高性能计算, API 与 NumPy 类似。
NumPy for .NET
NumSharp 是一个原生的 .NET 数组库，具有与 NumPy 相似的 API：NDArray、广播、切片视图、支持数据类型的 np.* 函数、未管理的存储以及运行时生成的核函数，这些核函数可在性能敏感的数值代码中进行 CPU 加速。
兼容性目标是 NumPy 2.x。当 NumSharp 的行为与 NumPy 的行为不同时，NumPy 将被视为真实的来源，并进行对齐。
NumSharp 允许 C# 和 F# 代码使用类似 NumPy 的编程模型,而无需嵌入 CPython。它主要用于科学计算、数值工具、机器学习基础设施以及需要在普通 .NET 代码中执行 NumPy 样式数组操作的项目。NumSharp 的优势在于利用 [C# 的动态 IL 生成](https://scisharp.github.io/NumSharp/docs/il-generation.html) 和 [融合内核](https://scisharp.github.io/NumSharp/docs/NDIter.html) 进行到汇编的翻译,并通过 [JIT 优化](https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/standard/managed-execution-process#compilation-by-the-jit-compiler) 和 [SIMD CPU 加速](https://en.wikipedia.org/wiki/Hardware_acceleration)。这种优势决定了 NumSharp 后端的设计,并使其在许多函数上实现了比 NumPy 高的性能,如 [性能](#performance) 部分中所示。 - 具有形状、步长、偏移和视图元数据的 N 维数组。暂无开放 Issues，或尚未同步最近议题。