Armadillo(线性代数库)

　　Armadillo是用于C ++语言的高质量线性代数库（矩阵数学），旨在在速度和易用性之间取得良好的平衡，提供类似于Matlab 的高级语法和功能，可用于直接在C ++中进行算法开发，或将研究代码快速转换为生产环境（例如，软件和硬件产品），能够为向量、矩阵和立方体提供有效的类（一阶，二阶和三阶张量），支持密集和稀疏矩阵，并支持整数、浮点数和复数。其通过与LAPACK或其高性能替代产品之一集成（例如，多线程Intel MKL或OpenBLAS），可以提供各种矩阵分解。其还具有复杂的表达式评估器（基于模板元编程）可自动组合多个操作以提高速度和效率，可以自动使用OpenMP多线程（并行化）来加快计算量大的操作，根据许可许可提供，对开放源代码和专有（封闭源）软件均有用，可用于机器学习，模式识别，计算机视觉，信号处理，生物信息学，统计，金融等方面。

软件功能

　　Armadillo是一个全面的，基于模板的C ++线性代数库，为LAPACK和ATLAS库设计了替代接口。

　　该工具的创建旨在提供速度和易用性，以及类似于Matlab的熟悉语法（或API）。

　　Armadillo允许您编写各种类型的数学函数的脚本，这些函数可以集成到组件或应用程序中。它可以帮助您开发机器学习中的算法，处理信号，生成统计信息甚至识别模式。

　　它可以方便地用于生物信息学，统计学或其他科学研究，并为您提供向量，矩阵，立方体函数类。

　　它可以处理多种类型的数字，例如整数，浮点数或复数，以及三角函数。

　　Armadillo与LAPACK或其他类似工具很好地集成在一起，使您可以继承和扩展其功能。它允许您创建用于求解线性方程式和矩阵的例程或分解矩阵。

　　Armadillo是一个C ++矩阵库，捆绑了LAPACK和ATLAS库的接口，还提供统计功能并支持复数。

软件特色

　　通过与库集成，例如英特尔MKL，AMD ACML或某些版本的BLAS，可以提供类似的代数解决方案。

　　该工具为您提供了一个自动表达式评估器，您可以通过特定模板访问该评估器，并使用它来组合多种算法。

　　它允许您通过同时执行多个操作来提高编译效率和编译速度。

　　Armadillo可以与一种受支持的开发环境（例如C ++或Visual C ++）以及GCC，Intel pr MSVC C ++编译器一起使用。

　　此外，该工具还具有详细的文档，可让您习惯于生成的语法和功能。

　　Armadillo还随附模板和示例，旨在帮助您开始定义函数或算法。

安装方法

　　Armadillo是一个C++开发的线性代数库，比如在vs2010上安装的具体步骤如下：

　　1、下载解压后把其中的include文件夹完整拷贝出来，放到某处，我放在了D:\Armadillo里；

　　2、修改D:\Armadillo\include\armadillo_bits\config.hpp，将

　　#define ARMA_USE_LAPACK

　　#define ARMA_USE_BLAS

　　这两句取消注释。表示使用这两个库。

　　3、安装lapack和blas。实际上第一步中下载的压缩包里自带了这两个库，但是在vs2010中用这两个库会出现卡死现象，其他编译环境没有测试。可以去下载blas.lib，libf2c.lib，lapack.lib三个库，并在编译环境的额外依赖库中添加这三个库。（linker-> input-> additional dependencies）

　　4、在编译器的include目录中添加include文件夹的路径以及第三步中三个库文件所在位置。如图：

　　5、使用代码如下：

常见问题

　　我可以在没有LAPACK和BLAS的情况下使用Armadillo吗？

　　基本功能将可用（例如矩阵加法和乘法），但本征分解之类的功能将不可用。矩阵乘法（主要用于大型矩阵）可能不那么快。

　　我在哪里可以获得LAPACK，BLAS等？

　　对于基于Linux的系统（例如Fedora和Ubuntu），可以使用预构建的OpenBLAS，LAPACK，BLAS和ATLAS软件包。您需要在安装Armadillo之前明确安装它们。确保您还安装了相关的开发包（包含头文件）。

　　macOS随附Accelerate框架，该框架是BLAS和LAPACK的优化实现。默认情况下，CMake安装程序可以使用Accelerate框架。

　　对于Windows系统，Armadillo带有标准LAPACK和BLAS的预编译64位版本。有关更多信息，请参见下载页面。

　　我可以使用高速LAPACK和BLAS替代品（例如 OpenBLAS， MKL）吗？

　　是。CMake安装程序应该确定它们在您的系统上可用。否则，您可以直接与此类库链接-请参阅先前问题的答案。

　　如何将Armadillo与在非标准位置安装的OpenBLAS一起使用？

　　打开Armadillo tar.xz档案的包装，请勿使用CMake安装程序进行安装。

　　使用以下命令编译程序：

　　g ++ prog.cpp -o prog -O2 -I /home/blah/armadillo-7.600.2/include -DARMA_DONT_USE_WRAPPER -L /home/blah/OpenBLAS-0.3.5 -lopenblas

　　使用您的主目录名称替换/ home / blah

　　将/home/blah/OpenBLAS-0.3.5替换为包含OpenBLAS库的目录名称

　　您可能还需要告诉系统链接器在哪里可以找到OpenBLAS库（例如，通过在Linux中修改LD_LIBRARY_PATH环境变量

更新日志

　　通过vectorise（）更快地处理多维数据集

　　行速index_min（）和index_max（）

　　扩展了join_rows（）和join_cols（）来处理最多4个矩阵的连接

　　扩展了.save（）和.load（）以允许以CSV格式存储稀疏矩阵

　　添加randperm（）以生成具有整数序列的随机排列的向量