作为 C++ 中与 Eigen 并驾齐驱的一大科学计算库， Armadillo 因其简单易用的特性深受广大程序员和科学家的喜爱，也获得了 Facebook、NASA、Boeing、Siemens、Deutsche Bank、MIT、 CMU、Stanford 等公司和高校的广泛使用。此外， Armadillo 的主作者和 Rcpp 的主作者联合开发了 RcppArmadillo，作为 R 语言中的主要科学计算库，在 Github 每月下载量高达 97.2 万次。除此以外，Armadillo 还在著名开源机器学习库 mlpack 中被用作主要的依赖库之一， 获得了极高的知名度。

此次 PyArmadillo 库的开发耗时 2 个月，在 Armadillo 主作者 Conrad Sanderson 的指导建议下，由 Data61 的实习生并在读于昆士兰科技大学（QUT）本科的 Jason Rumengan 和在读于新南威尔士大学（UNSW）本科的 Terry Yue Zhuo 开发完成。其中，Terry 受 Conrad 邀请参与到 PyArmadillo 中与 Jason 共同开发两大类型 mat 与 cube，也是唯一一位华人。Jason 主要负责 mat 部分以及编译方面而 Terry 则负责 cube 部分以及文档和测试。

具体而言，PyArmadillo 是一个 Python 语言的线性代数库，强调易用性。该库旨在提供类似于 Matlab 或者 Octave 的高级语法和功能，使得用户以熟悉且自然的方式表达数学运算。

PyArmadillo 还提供了用于矩阵和多维数据集（cube）的对象，以及 200 多个用于处理对象中存储数据的相关函数。所有功能都可以在一个平面结构中访问，并且支持整数、浮点数和复数。通过集成 LAPACK 或者 Intel MKL、OpenBLAS 等高性能替代产品，该库可以提供各种矩阵分解。