ndarray是Rust生态中用于处理数组的库。它包含了所有常用的数组操作。简单地说ndarray相当于Rust版本的numpy。 ndarray生态系统中crate的文档: ndarray 基础库 ndarray-rand 随机数生成库 ndarray-stats 统计方法 顺序统计(最小、最大、中值、分位数等); 汇总统计(平均值
ndarray 提供了多种数组类型,如 Array, ArrayBase, ArrayView, ArrayViewMut 等。 应用场景 科学计算:数值模拟、数据分析等。 机器学习:模型训练、数据处理等。 图像处理:像素级操作、滤波器应用等。 示例代码:随机填充 ndarray 愿望形状 假设我们想要创建一个形状为 (3, 4) 的二维数组,并用随机数填充它。
usendarray::prelude::*;usestd::time::Instant;fnmain(){letn=200;letshape=(n,n).f();letm1=Array::<f64,_>::zeros(shape);letm2=Array::<f64,_>::zeros(shape);letstarted=Instant::now();letm=&m1.dot(&m2);println!("TIME{:?}",started.elapsed().as_micros());println!("{:?}"...
Rust 的 ndarray 库是处理多维数组的多功能工具。它提供了用于以类似于 Numpy 的方式存储和操作数据的数据结构。ndarray 库被设计为易于使用、高效且与 Rust 的安全性和并发功能兼容。 usendarray::Array;leta=Array::range(0.,10.,1.);// similar to np.arange(0, 10, 1) 对切片执行算术 就像在 Numpy ...
Github 地址:https://github.com/rust-ndarray/ndarray Polars 可以作为替代 Python 中 pandas 库,Polars 是个开源的数据处理库,提供快速和灵活的数据处理能力,尤其处理大型数据集时。Polars 的设计目标是提供类似于 Pandas 的 API,但利用 Rust 的性能优势来提高数据处理的速度。
在Rust中使用ndarray进行点积运算,可以通过以下步骤实现: 首先,确保你已经在Rust项目中引入了ndarray库。可以在项目的Cargo.toml文件中添加以下依赖项: 代码语言:txt 复制 [dependencies] ndarray = "0.15.4" 在代码中导入ndarray库: 代码语言:txt 复制
首先,ndarray是专门为处理n维数组(矩阵)而设计的,里面包含了很多数学运算,比如矩阵相乘、矩阵求逆等。 其次,ndarray支持SIMD(Single Instruction Multiple Data),可以进一步提升计算性能。 SIMD 的全称是 Single Instruction Multiple Data,中文名“单指令多数据”。顾名思义,一条指令处理多个数据。
ndarray-linalg 线性代数相关函数 一、数组创建 下表显示直接创建多维数组的方法。 也可以通过集合(向量等其它容器)来创建多维数组: 如::from_vec(),::from_iter(), ::default(),::from_shape_fn(),和 ...
其中Python调用numpy库进行矩阵运算和随机采样,C采用Numerical Recipes中的算法实现矩阵运算和随机采样,Rust用ndarray-linalg进行矩阵运算,用rand_distr完成随机采样。运行结果如下: 图2. 高频科学计算任务性能对比 从上表可以看出,在矩阵运算上,Rust比C快30-50倍,比Python快200-500倍!在随机采样上,Rust比C快5-10倍...
ndarray = "0.15" 然后,使用ndarray库处理多维数组: use ndarray::Array; fn main() { let array = Array::from_shape_vec((3, 3), (0..9).collect()).unwrap(); println!("Array:\n{}", array); let sum: i32 = array.iter().map(|&x| x).sum(); ...