高性能Java科学与技术运算库Colt

在学习《Machine Learning in Action》和《NLTK Natural Language Processing with Python》的过程中,我真切地感受到Numpy库的便捷与强大,线性代数的数据结构与运算封装得浅显易懂。不过Numpy或者Python有两个很致命的缺点:①弱类型导致我无法看到深层对象中的注释。②运行效率无法满足生产需要。我在想Java平台上是否有比较成熟的数学库,类似于Numpy这样简洁强大,同时又文档完整。没想到还真的有,在StackOverflow上有人问“Java equivalent for the Numpy multi-dimensional object”,得票最高的答案就是Colt。

Colt简介

Colt是一个高性能的数学库,由以下几个子库构成:

Colt库:基本的动态数组、稀疏矩阵、线性代数。

Jet库:数理统计、直方图。

CoreJava库:类printf的打印函数,并行计算。

文档

详细的文档在http://acs.lbl.gov/software/colt/api/overview-summary.html

实例

挑我急着用的矩阵来说:

  
  
  
  
  1. package com.hankcs;
  2.  
  3. import cern.colt.matrix.DoubleMatrix2D;
  4. import cern.colt.matrix.impl.DenseDoubleMatrix2D;
  5. import cern.colt.matrix.linalg.Algebra;
  6.  
  7. public class Main
  8. {
  9.  
  10.     public static void main(String[] args)
  11.     {
  12.         DoubleMatrix2D matrix;
  13.         matrix = new DenseDoubleMatrix2D(3,4);
  14.         //matrix = new SparseDoubleMatrix2D(3,4); // 稀疏矩阵
  15.         //matrix = new RCDoubleMatrix2D(3,4); // 稀疏行压缩矩阵
  16.         System.out.println("初始矩阵");
  17.         System.out.println(matrix);
  18.         System.out.println("填充");
  19.         matrix.assign(new double[][]{{1, 2, 3, 4},{5, 6, 7, 8},{9, 10, 11, 12}});
  20.         System.out.println(matrix);
  21.         System.out.println("转置");
  22.         DoubleMatrix2D transpose = Algebra.DEFAULT.transpose(matrix);
  23.         System.out.println(transpose);
  24.         System.out.println("矩阵乘法");
  25.         System.out.println(Algebra.DEFAULT.mult(matrix, transpose));
  26.     }
  27. }

输出:

  
  
  
  
  1. 初始矩阵
  2. 3 x 4 matrix
  3. 0 0 0 0
  4. 0 0 0 0
  5. 0 0 0 0
  6. 填充
  7. 3 x 4 matrix
  8. 1  2  3  4
  9. 5  6  7  8
  10. 9 10 11 12
  11. 转置
  12. 4 x 3 matrix
  13. 1 5  9
  14. 2 6 10
  15. 3 7 11
  16. 4 8 12
  17. 矩阵乘法
  18. 3 x 3 matrix
  19.  30  70 110
  20.  70 174 278
  21. 110 278 446

由于Java不能重载运算符,所有的运算符都是通过一个类Algebra实现的。更多运算请参考http://acs.lbl.gov/software/colt/api/cern/colt/matrix/linalg/Algebra.html

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