C++；具有类似于Python/NumPy的数组操作的库

请原谅我问了一个可能太宽泛的问题。但是，我的任务非常具体：对Python没有太多的经验，我想把Python代码重写到C++（OpenCV），我想知道是否有一些C++库有良好的文档化的比较（我知道OpenBLAS，EGIN等等）。这将允许我相对容易地重复原始代码中的所有数组操作，这对于我使用OpenCV来说是一个相当大的挑战。也许有人写过关于语法比较的帖子

Python代码：

image = im_orig.copy()
# Create input for multiples of net input/output changes.
im_bg_width = int(_np.ceil(
    float(image.shape[1]) * scale_factor / _STRIDE) * _STRIDE)
im_bg_height = int(_np.ceil(
    float(image.shape[0]) * scale_factor / _STRIDE) * _STRIDE)
pad_size = 64
im_bot_pixels = image[-1:, :, :]
im_bot = _np.tile(im_bot_pixels, (pad_size, 1, 1))
image = _np.vstack((image, im_bot))
im_right_pixels = image[:, -1:, :]
im_right = _np.tile(im_right_pixels, (1, pad_size, 1))
image = _np.hstack((image, im_right))
image = _scipy.misc.imresize(image, scale_factor, interp='bilinear')
image = image.astype('float32') - _MEAN

net_input = _np.zeros((im_bg_height, im_bg_width, 3), dtype='float32')
net_input[:min(net_input.shape[0], image.shape[0]),
          :min(net_input.shape[1], image.shape[1]), :] =\
    image[:min(net_input.shape[0], image.shape[0]),
          :min(net_input.shape[1], image.shape[1]), :]

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编辑：我想不惜任何代价摆脱Python DeNeNeCy（特别是从Python C++ API），程序实际上是可读的，不像Cython所生产的。

< P>我认为Eigen可能适合你。如果你没有试过（根据你的问题我不知道），你应该看看。除了速度非常快（从我收集的信息来看，它是最快的），它还有一个非常自然的语法。它并没有得到更好的，如果只涉及C++。

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< /p>你可能想搜索一个C++数字库，但是注意如果你正在重写C++中的代码来提高性能，你可能会失望，好的数字代码开始时会很快。谢谢你，我知道NUMPY很快，但是无论如何要去掉Python是很重要的。不应该出现在工程师的词汇表中：-）谢谢！不，我只有OpenCV的经验。也许有一些关于在Eigen和NumPy之间重写的提示？我知道这听起来有点懒，但是从一个解决方案切换到另一个解决方案变得非常困难和耗时。你知道你的原始代码是关于什么的，对吗？从数学上讲，它是做什么的？然后你可以从这里开始：首先解释基本的矩阵/线性代数……至于直接重写指令：我认为这样的东西不存在，一般来说也不会很有用。但是一般来说，对于numpy所能做的一切，在Egeng库中应该有一个等价的或至少非常类似的操作。好的，只要有一个等价的，我就试试。非常感谢。