Odpowiednik Java dla wielowymiarowego obiektu Numpy

OP jest z 2011 roku. Tak więc pod koniec 2015 roku chciałbym wspomnieć, że jest nowy dzieciak w mieście, który twierdzi, że jest numpy dla java - > nd4j. Fajne jest to, że nd4j jest warstwą abstrakcji na różnych bibliotekach, takich jak blas. W zależności od wielkości macierzy istnieją implementacje dwa razy większe niż fast Jak numpy lub jblas. Twój kod jest niezależny od platformy.

Biblioteka Vectorz (https://github.com/mikera/vectorz) oferuje w pełni funkcjonalny NDArray, który jest zasadniczo równoważny pod względem funkcjonalności do Ndarray Numpy, tzn. oferuje pełne funkcje:

• dowolne tablice N-wymiarowe wartości liczbowych (w tym przypadku Java podwaja)
• lekkie widoki za pomocą strided access do efektywnego krojenia
• szeroki zakres operacji matematycznych z effiecient implementacje

Jest również bardzo szybki: jest znacznie szybszy niż NumPy dla większości operacji, chociaż NumPy może być szybszy dla niektórych dużych operacji macierzowych, ponieważ używa natywnych bibliotek BLAS do ich przyspieszenia.

Oto sama klasa NDArray:

Https://github.com/mikera/vectorz/blob/develop/src/main/java/mikera/arrayz/NDArray.java

Disclaimer: Jestem autorem Vectorz

Możesz używać bibliotek numerycznych do algebry liniowej; te będą miały w sobie Matry. Spójrz na Apache Commons Math.

Scala ma szerszą liczbę bibliotek podobnych do numpy, jeśli to się liczy. (Powinieneś być nawet w stanie używać ich z Javy.)

BIDMat zapowiada się zarówno wydajny, jak i szybki (i zasilany przez GPU).

Jak już wspomniano, istnieje również

Kolejną świetną opcją jest użycie Spark DataFrame API.

Http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

Daje to interfejs Typu Pandy / Numpy do tablic w Javie. Dodatkowo kod jest z natury równoległy i może być uruchamiany na klastrze maszyn, jeśli rozmiar danych wzrośnie.

Powiedziałbym, że java nie ma nic takiego jak numpy. numpy jest dużym matematycznie zorientowanym projektem, który tak naprawdę nie pasuje do mentalności Javy.

To nie znaczy, że nie ma dobrych bibliotek kolekcji w Javie! Guava posiada interfejs Table z dwoma dobrymi implementacjami, ArrayTable i HashBasedTable . To bardziej biblioteka kolekcji niż narzędzie matematyczne, ale jest bardzo przydatna.

Dla szybkości i wydajności pamięci, there is trove . Biblioteka kolekcji pracująca z prymitywami.

W przypadku operacji maticies, JAMA wydaje się być dobra.

Z tego co wiem, będziesz musiał więcej kodować i używać więcej bibliotek w Javie niż python.