Po pewnym czasie użytkowania bardzo podoba mi się wielowymiarowa tablica Numpy. Pomocne jest pisanie algorytmów o zwięzłym, ale czytelnym i dość ogólnym kodzie. Chciałbym mieć to samo w Javie. Przed samemu napisaniem wielowymiarowej tablicy z API podobnym do Numpy, czy jest już coś takiego?Ekwiwalent Java dla wielowymiarowego obiektu Numpy
[PS] Szukałem trochę, nie widzi
Najbliżej pasuje do Colta! http://acs.lbl.gov/software/colt/
Posiada wielowymiarowy obiekt tablicy, widoki tablicy i zwykłej algebry liniowej! I wydaje się, że jest dość skuteczny.
Czy możesz odpowiedzieć, która klasa Colta reprezentuje tablicę wielowymiarową? – Dims
@ Dims interfejsu wielowymiarowych tablic jest AbstractMatrix http://dst.lbl.gov/ACSSoftware/colt/api/cern/colt/matrix/impl/AbstractMatrix.html. Wdrożenia dostarczone w Colt obejmują tylko 1, 2 i 3 wymiarowe przypadki. – dlegland
Można użyć biblioteki numeryczne do algebry liniowej; te będą miały w sobie matematykę. Spójrz na Apache Commons Math.
Jestem świadomy tej biblioteki. API to klasyczny "wektor i macierz". Szukam jednego z Numpy jak jeden, który zapewnia wielowymiarowe tablice, unifikujące wektory i macierze jako jedną całość. Takie podejście, oparte na osobistym doświadczeniu, okazuje się łatwiejsze do napisania. – Monkey
Vectorz (zobacz moją odpowiedź) dostarcza dowolne wielowymiarowe tablice z abstrakcją jednego interfejsu (INDArray), która jest implementowana przez oba wektory i macierze. – mikera
Powiedziałbym, że java nie ma niczego "podobnego" do numpy. numpy to duży projekt zorientowany na matematykę, który nie pasuje do mentalności java.
Nie oznacza to, że w java nie ma dobrych bibliotek kolekcji! Guava ma interfejs Table z dwiema dobrymi implementacjami: ArrayTable i HashBasedTable. To bardziej biblioteka kolekcji, która jest narzędziem matematycznym, ale jest bardzo przydatna.
Aby zwiększyć szybkość i wydajność pamięci, należy wprowadzić trove. Biblioteka kolekcji działająca z prymitywami.
Dla operacji matematycznych wydaje się, że JAMA wygląda dobrze.
Z tego co wiem, będziesz musiał kodować więcej i używać więcej bibliotek w Javie niż w Pythonie.
Biblioteka Vectorz (https://github.com/mikera/vectorz) oferuje w pełni funkcjonalny NDArray który jest zasadniczo równoważny w funkcjonalność NumPy za NDArray, czyli oferuje funkcje fullowing:
Jest to także bardzo szybki: jest o wiele szybciej niż NumPy dla większości operacji, chociaż NumPy może być jeszcze szybciej dla niektórych dużych operacji macierzowych ponieważ używa natywnych bibliotek BLAS w celu przyspieszenia te.
Oto klasa NDArray sama:
https://github.com/mikera/vectorz/blob/develop/src/main/java/mikera/arrayz/NDArray.java
Zastrzeżone: Jestem autorem Vectorz
Numpy można kompilować za pomocą macierzystej obsługi BLAS, np. OpenBlas lub ATLAS. Vectorz korzysta z jakiejś zoptymalizowanej biblioteki algebry liniowej? – mariolpantunes
Vectorz nie obsługuje bibliotek natywnych - jest to celowo zaprojektowany jako czysty kod JVM. Istnieją inne biblioteki Java (np. MTJ, JBlas), które mogą korzystać z BLAS. – mikera
Cześć Mike. Uważam, że Vectorz jest dla mnie bardzo atrakcyjny. Pracuję nad przekształceniem formatu kolorów z RGB na HSL w czasie rzeczywistym i uważam, że Vectorz dokładnie to, czego potrzebuję. Czy można efektywnie zastosować pewne wyrażenie matematyczne do każdego elementu macierzy? Zakładając, że macierz jest reprezentacją pojedynczej ramki kamery, powiedzmy tablicę 2D. –
PO jest od roku 2011. Tak jak od końca 2015 roku, chciałbym wspomnieć, że nie jest to nowy dzieciak w mieście, które uważa się za numpy Java ->nd4j . Zaletą jest to, że nd4j jest warstwą abstrakcji na różnych bibliotekach, takich jak blas. W zależności od rozmiaru twoich macierzy istnieją podstawowe implementacje dwukrotnie jako fast jako numpy lub jblas. Twój kod jest niezależny od platformy.
Kolejną świetną opcją jest użycie API DataFrame Sparka.
http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html
Daje to pandy/Numpy podobny interfejs do tablic w Javie. Ponadto kod jest z natury równoległy i można go uruchomić na klastrze komputerów, jeśli zwiększy się rozmiar danych.
Jeśli chodzi o platformę Java *, [Scalala] (https://github.com/scalala/Scalala) wygląda jak dobry kandydat ... –