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：

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/api/cern/colt/matrix/linalg/Algebra.html

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