作为 Python Tools for Visual Studio 项目的一部分，NumPy 和 SciPy 程序库已经迁移到.NET 上了。这项迁移通过本地的 C 核心组合了 C#和 C 接口，从而所有.NET 语言都能够从中受益。
IronPython 对 NumPy 和 SciPy 的端口是完整的.NET 端口，并且包含了针对一般本地 C 核心的自定义 C#/C 接口。这意味着不仅 IronPython 能够使用所有功能，而且所有.NET 语言——像 C#和 F#——也可以使用，它们只需要访问 C#接口对象， 或者有时需要从其它.NET 语言解析 IronPython 表达式。这意味着多维数组对象（ndarray）可以在 IronPython 和 C#或者 F#代码之间平滑地传递。此外，ndarray 对象实现了标准的 IEnumerable 接口，这让数组对象可以由现存的代码经常使用，即便不是特别针对 NumPy 的代码也没问题。
NumPy 是一种很低级别的 API，用于在大型、多维数组和矩阵上执行数学运算。这个库最初叫做 Numeric，是在 1995 年创建的，那仅仅是 Python 1.0 发布一年之后。采用当前名称的版本是在 2005 年创建的，那时这个产品组合了早先的版本和名为 numarray 的竞争对手的程序库。
SciPy 是在其基础之上构建的。据维基百科上所说，“SciPy 包含很多模块，能够用于优化、线性代数、整合、插入、特定函数、FFT、符号和图像处理、ODE 解析器以及其它科学和工程领域的一般任务。” 人们经常会考虑把它作为 MATLAB 的替代方案，尽管 SciPy 经常需要与其它库组合才能够完全替代MATLAB。
NumPy 和 SciPy 的组合为一般的.NET 代码提供了很多显而易见的优势。.NET 的垃圾回收程序能够比手动的内存管理提供更好的性能，还有就是，通过高度优化的 C 代码，我们可以获得很好的计算速度。
在此之上还有视图的概念。NumPy 不会复制数组，而是让我们可以创建作为其他数组子集存在的数组。改变子集（也就是所说的视图），也会改变原始的数组。这让我们可以在不牺牲性能的情况下获得更整洁的代码。
查看英文原文： NumPy and SciPy for .NET
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