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的numpy。 除了数组操作,ndarray还通过派生包提供其他丰富功能,比如 ndarray-linalg 用于线性代数运算; ndarray-rand 用于产生随机数; ndarray-stats 用于统计计算; 可以说ndaary不但包含了numpy的功能,还包含了部分scipy的功能...
Rust 科学计算基础 机器学习基础 ndarray为一般元素和数字提供了一个n维容器。 ```toml [dependencies] ndarray = "*" ndarray-linalg = "*" ``` demo 创建二维数组、对其进行修改并打印结果的示例: ```rust use ndarray::Array; fn main() { let mut array = Array::from_elem((5, 5), 1.0); arra...
ndarray-linalg ="0.16" # For accessing numpy-created objects, based on `ndarray`. numpy ="0.18" 左右滑动查看完整代码 首先,让我们将不透明和通用的点:PyObject变成我们可以使用的对象。 就像我们向PyO3请求“Vec of PyObjects”一样,我们可以请求一个numpy数组,它会为我们自动转换参数。
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-linalg 基于外部LAPACK实现的带有的Rust的线性代数包。 例子 请参阅目录。 注意:要运行示例,您必须指定将使用哪个后端(如下所述)。 例如,您可以使用OpenBLAS后端执行示例,如下所示: cargo run --example solve --features=openblas 并使用OpenBLAS运行ndarray-linalg的所有测试 ...
我们需要三个 crate 来实现我们的函数: 代码语言:javascript 复制 # 针对 Rust 原生数组操作 ndarray="0.15"# 面向数组的`norm`函数 ndarray-linalg="0.16"
进行密集矩阵的计算,请直接一步到位,使用库nalgebra。因为库ndarray不支持求逆和求解。但是nalgebra的中文资料非常少,请自行查阅英文官网。不要因为贪图ndarray中文资料多而使用这个库,血泪教训,除非你只需要加减乘除,或是你可以编译通过库ndarray-linalg。(反正我用WINDOWS系统各种失败。简直痛苦。) ...
ndarray_linalgmust linkjust oneof them for LAPACK FFI. [dependencies]ndarray="0.14"ndarray-linalg= {version="0.13",features= ["openblas-static"] } Supported features are following: FeatureLink typeRequirementsDescription openblas-staticstaticgcc, gfortran, makeBuild OpenBLAS in your project, and link...
首先，查看函数do_ndarray_linalg fndo_ndarray_linalg(x:&Array2<f32>,y:&Array2<f32>){letxt=...
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或Intel-MKL,在我们测试中用的是Intel-MKL。Intel-MKL是⼀套经过高度优化和广泛线程化的数学例程(Subprograms ),专为需要极致性能的科学、工程及金融等领域的应用而设计,并针对英特尔处理器提供特别的性能优化。这就解释...