Jython 的 Numpy 模拟 [重复]答案

【问题标题】：Numpy analog for Jython [duplicate]Jython 的 Numpy 模拟 [重复]
【发布时间】：2013-09-20 20:21:10
【问题描述】：

我正在考虑将科学代码从 Python 移植到 Jython，我很感兴趣，是否存在数学库对于 Jython，它们是：

免费用于商业用途
具有为 Jython 设计的方便的矩阵语法 - 即允许切片、二进制和整数索引、+-*/ 操作，如 matlab 和 numpy。

机器学习和统计路径的额外可用性将是一个加分项（或将数据轻松转换为一些常见的数据格式，主要 Java 机器学习库都可以理解）。

提前感谢您提供有关此类库的任何信息。

【问题讨论】：

标签： python numpy matrix jython slice

【解决方案1】：

不久前我担任了维护这样一个包的角色。它被称为 jnumeric（在 github 上可用，可通过 maven 安装）。

JNumeric 有一段奇怪的历史，可以追溯到 2000 年代初。它从来没有真正在功能上等同于 NumPy（甚至是数字，这正是它实际上试图模拟的），虽然它对于我们使用它的用途来说“足够好”，但可以将它用作Java 程序可能不是一个好主意。我们用 Python 从头开始重写我们的应用程序，这样我们就可以使用 NumPy 而不是尝试在 Java 中进行向量数学，这是一个糟糕的主意。出于这个原因，jnumeric 维护不足，可能应该默默地淡出不存在。

我最近注意到 Github 上弹出了一个新项目，Numpy4J，它可能会有更光明的未来。

虽然我知道它并不能完全解决您的问题，但我很好奇您为什么要迁移到 Jython 以获取科学代码。 Java 没有 Python 拥有的出色的数字运算和绘图库。像 Weka 这样的 ML 库在 scikit-learn 中有 Python 等价物。像 ImageJ 这样的成像东西在 scikit-image 中有一个等价物。统计包存在于 pandas 和 statsmodels 中。你对 Python 不屑一顾的科学之痒是什么？

如果您想迁移到 Jython 以与无法轻松移植到 Python 的现有 Java 库进行交互，我会考虑使用 JPype 而不是 Jython。

【讨论】：

我需要尽可能快地对矩阵进行多次算术计算。首先，我知道由于 GIL 的限制，Python 中的多线程无法利用所有 CPU，并且多处理可能无法解决问题，因为我需要将极大的矩阵传递给每个进程，这可能会破坏并行化（我尝试了解决方法 - 尚未成功：stackoverflow.com/questions/18831525/…)。据我所知，Jython 没有这个问题。
其次，出于效率原因，将代码的关键部分从 Jython 重构为 Jave 似乎很有希望。但是，我不确定 Java 执行矩阵计算的速度是否比 Numpy 快。
GIL 肯定是个问题，这是真的。这绝对取决于您的特定问题，但我不认为 Java/Jython 已证明自己是解决您所面临问题的好方法。在 Windows 上工作会使事情变得更加困难，但我认为你最好的选择是数字 Python compilers。或者，考虑为关键部分编写自己的多线程 C 代码（或参阅Cython）。