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： - package com.hankcs;
-
- import cern.colt.matrix.DoubleMatrix2D;
- import cern.colt.matrix.impl.DenseDoubleMatrix2D;
- import cern.colt.matrix.linalg.Algebra;
-
- public class Main
- {
-
- public static void main(String[] args)
- {
- DoubleMatrix2D matrix;
- matrix = new DenseDoubleMatrix2D(3,4);
- //matrix = new SparseDoubleMatrix2D(3,4); // 稀疏矩阵
- //matrix = new RCDoubleMatrix2D(3,4); // 稀疏行压缩矩阵
- System.out.println("初始矩阵");
- System.out.println(matrix);
- System.out.println("填充");
- matrix.assign(new double[][]{{1, 2, 3, 4},{5, 6, 7, 8},{9, 10, 11, 12}});
- System.out.println(matrix);
- System.out.println("转置");
- DoubleMatrix2D transpose = Algebra.DEFAULT.transpose(matrix);
- System.out.println(transpose);
- System.out.println("矩阵乘法");
- System.out.println(Algebra.DEFAULT.mult(matrix, transpose));
- }
- }
输出： - 初始矩阵
- 3 x 4 matrix
- 0 0 0 0
- 0 0 0 0
- 0 0 0 0
- 填充
- 3 x 4 matrix
- 1 2 3 4
- 5 6 7 8
- 9 10 11 12
- 转置
- 4 x 3 matrix
- 1 5 9
- 2 6 10
- 3 7 11
- 4 8 12
- 矩阵乘法
- 3 x 3 matrix
- 30 70 110
- 70 174 278
- 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 ... linalg/Algebra.html
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