本文介绍了如何使用 NumPy 数组结构，通过向量化计算、避免内存数据复制和最小化操作次数等三种技术来提高 Python 高级语言中数字计算的性能，并演示了如何将数组数据与其他库共享。

Feb, 2011

SciPy 是用于 Python 编程语言的开源科学计算库，涵盖聚类，傅里叶变换，积分，插值，文件 I/O，线性代数，图像处理，正交距离回归等众多领域，在 600 多个贡献者的努力下，它已经成为了 Python 编程语言中使用科学算法的事实标准，占据了超过一百万的下载量，其中包括了几乎一半基于机器学习的 GitHub 代码库。

Jul, 2019

TensorLy 是一个用于 Python 的高级 API，旨在为张量方法和深度张量化神经网络提供软件支持，可在多个 CPU 或 GPU 上扩展，与 NumPy、MXNet、PyTorch、TensorFlow 和 CuPy 等框架无缝集成。

Oct, 2016

本文介绍了 NumPyro 库，它是 Pyro 概率编程语言的一个轻量级后端，具有相同的建模接口、语言原语和效果处理抽象。效果处理程序允许将 Pyro 的建模 API 扩展到 NumPyro，本文演示了使用程序变换与 Pyro 的效果处理程序组合的强大功能。所提供的迭代式 No-U-Turn 采样器（NUTS）的 NumPyro 实现，具有比现有替代方案更快的速度，适用于小型和大型数据集。

Dec, 2019

Theano 是一个 Python 库，可高效地定义，优化和评估涉及多维数组的数学表达式，在机器学习社区中一直以来是最常用的 CPU 和 GPU 数学编译器之一，并显示稳定的性能改进。

May, 2016

Julia 是一种易学易用的编程语言，通过抽象和专业化的设计，实现了在维持人类便利性的前提下达到了很高的机器性能，从而成为数值计算的新途径。

Nov, 2014

现代数据处理的出现导致了越来越多的跨学科研究，在这种研究中经常涉及到不同技术方法的引入。因此，迫切需要一个统一的数据控制系统来促进各种库的集成。本文提出了一种基于 Python 架构和相关套件的新颖的函数式编程范式，旨在实现不同数据映射操作管道的集成，特别是用于科学计算流程的集成，为上述挑战提供了强大而灵活的解决方案。

May, 2024

PrivPy 是一个优化的机器学习隐私保护计算框架，提供易于使用的 Python 编程前端，支持高级数组操作和不同的安全计算引擎，可以方便高效地编写现代机器学习算法。

Jan, 2018

Python 机器学习领域的综述，研究使用 Python 核心硬件和软件范例（如深度神经网络和可扩展 GPU 计算）来处理海量数据和降低人工智能的使用门槛。

Feb, 2020

使用静态框架 WALA 对使用 TensorFlow 的机器学习代码进行静态分析和数据流分析，以跟踪张量的类型和用法，提高 Python 机器学习代码的错误检测能力。

May, 2018