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java输入一个矩阵 Java有哪些可以媲美Math.net的科学计算库呢?

浏览量:1956 时间:2021-03-16 22:10:25 作者:admin

Java有哪些可以媲美Math.net的科学计算库呢?

One nd4j是一个开源计算库,支持多维,很像numpy,它可以提供GPU计算、并行计算等。适合深度学习。

Apache commons也是一个开放源码,可以执行线性和非线性计算。

Colt是一个用于科学计算的高性能计算库,也是开源的。

四高效Java矩阵库(ejml)是一个用于处理密集矩阵的开源线性代数库。

五JAMA,线性代数工具箱。它自2005年以来就没有升级过,但它仍然是Java中最有用的线性代数包之一。

Six parallel colt是一个用于科学计算的开源库。

七数据融合,也用于数值计算,计算结果支持可视化,开源。

八矩阵工具箱Java也是一个常见的线性代数库。

Nine ojalgo,数学和线性代数的Java库,用于优化。

Exp4j是一个用于计算数学表达式的Java库。

大数据分析需要从java,python这些语言开始学吗?该怎么学?

大数据是我的主要研究方向之一,让我来回答这个问题。

有许多不同的位置可以进行数据分析。虽然都是数据分析,但在分析的过程和使用的工具上也有很大的差异。例如,应用级数据分析师通常通过各种工具和软件完成数据分析和整理。传统的Bi工程师大多需要掌握数据库知识和业务知识,对编程语言几乎没有要求。事实上,未来企业使用的数据分析师更多的是这样的应用级数据分析师,这仅仅意味着做场景数据分析。

另一种数据分析是研发级数据分析。这部分数据分析任务通常需要与机器学习和其他技术相结合。我们需要掌握各种常用的数据分析算法,并用编程语言实现这些算法,然后由实现工程师完成应用程序的实现。

数据分析过程包括数据采集、排序(清洗、脱敏、合并等)、算法设计、算法训练、算法应用等步骤。算法实现需要用编程语言来实现,而Python是目前最常用的语言。我在早期做大数据的时候用的是java。后来,我换成了python。我建议使用Python进行大数据分析。使用python真的很方便。

因此,要做大数据分析和研发层面的数据分析,我们需要学习编程语言,但并非所有的数据分析师都需要编程。

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