Metadata-Version: 2.1
Name: matgen
Version: 0.1.1
Summary: Fast matrix generation in python, including python style and matlab style support
Home-page: https://gitee.com/junruoyu-zheng/mat-gen
Author: junruoyu-zheng
Author-email: zhengjry@outlook.com
License: UNKNOWN
Description: # MatGen
        
        ## 介绍
        
        在 Python 中快速构建矩阵的方法。
        
        ## 软件功能
        
        ### 基于 `numpy.stack` 的构造
        
        提供了两个语法糖类，分别是 `VerticalStacker` 和 `HorizontalStacker`，以及对应的一个实例，分别是 `v_` 和 `h_`。对 `v_` 和 `h_` 进行 `__getitem__` 访问，效果完全等同于 `numpy.vstack` 和 `numpy.hstack`。
        
        #### 示例
        
        ~~~py
        >>>v_[np.array([1,2,3]), h_[[[4,5],[4,5]], [[6],[6]]], np.zeros((2,3)), np.eye(3)]
        
        [[1. 2. 3.]
         [4. 5. 6.]
         [4. 5. 6.]
         [0. 0. 0.]
         [0. 0. 0.]
         [1. 0. 0.]
         [0. 1. 0.]
         [0. 0. 1.]]
        ~~~
        
        ### 基于 MATLAB 风格的解释器
        
        提供一个函数 `M_` 通过解析字符串的形式来构建矩阵，支持部分 MATLAB 语法和 Python 语法。该字符串的组成形式如下：
        
        ~~~
        [* * ... *;
         * * ... *;
             ...  ;
         * * ... *]
        ~~~
        
        其中 `*` 代表一个元素，该元素可以是一个数字，可以是上述的矩阵（矩阵嵌套），还可以是一个 python 表达式。注意，如果该 python 表达式包含 `[*]` 符号，会使解释器产生误解（这是由于两种语言风格混合在一起导致的），例如 `arr[1,2]`，解释器不知道这里是两个元素还是对 `arr` 的切片。如果你想表达这是一个 python 表达式，请用括号将它们包括起来，即写成 `(arr[1,2])`。
        
        示例
        
        ~~~py
        >>>M_('[1 2 3; np.zeros((2, 2)), np.array([[1, 2]]).T]')
        
        [[1. 2. 3.]
         [0. 0. 1.]
         [0. 0. 2.]]
        ~~~
Platform: UNKNOWN
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Operating System :: OS Independent
Description-Content-Type: text/markdown
