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 ...
} Network { num_layers: num_layers, sizes: sizes.to_owned(), biases: biases, weights: weights, } } }有一点区别在于，在Python中我们使用numpy.random.randn初始化偏差和权重，而在Rust中我们使用ndarray::Array::random函数，并以rand::distribution::Distribution为参数，允许选择任意...
有一点区别在于,在Python中我们使用numpy.random.randn初始化偏差和权重,而在Rust中我们使用ndarray::Array::random函数,并以rand::distribution::Distribution为参数,允许选择任意的分布。在上述代码中,我们使用了rand::distributions::StandardNormal分布。注意,我们使用了三个不同的包中定义的接口,其中两个ndarray本身和...
Numerical Recipes在矩阵运算上采用了多种技巧优化性能,比如对对角阵、对称矩阵等特殊形态的矩阵进行了特殊的优化,让计算量下降一个数量级。而MCMC中有大量的对称矩阵,这就解释了为什么C语言实现比numpy实现会快这么多。 我们又深入到Rust的ndarray和ndarray-linalg的实现。ndarray-linalg在矩阵计算时背后调用的是OpenBlas...
Numpy：提供了一个在Python中做科学计算的基础库，重在数值计算，主要用于多维数组（矩阵）处理的库。
} 有一点区别在于,在Python中我们使用numpy.random.randn初始化偏差和权重,而在Rust中我们使用ndarray::Array::random函数,并以rand::distribution::Distribution为参数,允许选择任意的分布。在上述代码中,我们使用了rand::distributions::StandardNormal分布。注意,我们使用了三个不同的包中定义的接口,其中两个ndarray本身...
Ndarray类似于numpy,适用于n维数据处理。 一旦Rust的const generics功能稳定以后,这两个库将深受影响,也许将来会有更多的功能重叠。 nalgebra是纯Rust的,ndarray有一个OpenBLAS后端。所以在性能上,一些程序可能ndarray执行的更好(纯Rust实现的有待优化)。 如果是用于工程和数学目的,nalgebra是迄今为止最好的选择。nalgebra...
ndarray 是一个由 Rust 官方团队中资深科学计算专家 bluss 开发的开源项目,实现了基于 rust 的矩阵和线性运算。目标是在 Rust 中建立类似于 numpy 和 openblas 的科学计算社区。它是机器视觉、数据挖掘、生物信息等多类科学计算库的基础,社区中的主要用户为一些相关技术的高校或者研究所。华为也在深度参与该库的开发...
包含细节的整个实现,需要大约 300 行 Rust 代码,甚至包括 Rust 文档和单元测试!并且,还替换了大约 30 行 Python 代码(增加对 matplotlib 的调用)。PyO3 可以很好地与 numpy 和 ndarray crate(Rust 库)配合使用,允许其轻松地与 pandas 以及 numpy array 集成。并行处理方面,我们使用了 rayon。
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...