matlab代码转换为python代码

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文件名称：matlab代码转换为python代码
文件大小：24.07MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-06-14 12:34:58
.m转换为.py python SMOP 是小型Matlab和八度到Python编译器。 SMOP将matlab翻译成python。尽管matlab和数字python之间有明显的相似之处，但在现实生活中有足够的差异使手工翻译不可行。 SMOP生成人类可读的蟒蛇，这似乎也比八度快。速度有多快？表1显示了“移动家具”的计时结果。似乎对于该程序，转换为python导致加速大约两倍，并且 使用cython 将SMOP运行时库编译runtime.py为C 实现了额外的两倍加速。这个伪基准测量标量性能，而我的解释是标量计算对八度组不太感兴趣。 使用方法： $ cd smop / smop $ python main.py solver.m $ python solver.py

【文件预览】：
smop
----MANIFEST.in(51B)
----README.rst(13KB)
----LICENSE.MIT(1KB)
----NEWS.rst(3KB)
----INSTALL(863B)
----smop()
--------libsmop.py(19KB)
--------node.py(11KB)
--------test_core.py(4KB)
--------test_matlabarray.py(5KB)
--------options.py(5KB)
--------benchmark5()
--------sparsearray.py(4KB)
--------backend.py(12KB)
--------resolve.py(9KB)
--------callgraph.py(929B)
--------solver.m(1KB)
--------main.py(3KB)
--------r8_random.m(1KB)
--------graphviz.py(2KB)
--------__init__.py(186B)
--------test_parse.py(1KB)
--------recipes.py(6KB)
--------lexer.py(12KB)
--------parser.out(1.06MB)
--------Makefile(1KB)
--------test_solver.py(659B)
--------test_lexer.py(7KB)
--------test_sparsearray.py(7KB)
--------fastsolver.m(58KB)
--------__pycache__()
--------test_primes.py(51B)
--------parse.py(22KB)
--------test_runtime.py(4KB)
--------version.py(20B)
--------solver.py(2KB)
--------parsetab.py(91KB)
----SMOP.rst(18KB)
----setup.py(820B)
----.git()
--------logs()
--------packed-refs(729B)
--------info()
--------lfs()
--------index(3KB)
--------objects()
--------HEAD(23B)
--------config(324B)
--------FETCH_HEAD(629B)
--------refs()
--------hooks()
--------description(73B)
----HACKING.rst(4KB)
----.gitignore(93B)
----README(9KB)