在本案例中,我们将使用Rust的ndarray库来处理数据和进行矩阵运算,同时结合基本的Rust语法来实现线性回归模型。 依赖配置 首先,你需要在你的Rust项目中添加ndarray和ndarray-linalg作为依赖。如果你使用的是Cargo,可以在Cargo.toml文件中添加如下内容: toml复制代码[dependencies]ndarray = "*"ndarray-linalg = "*" 实现...
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...
ndarray ="0.15" # For a `norm` function for arrays. 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...
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...
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); array[[2, 2]] = 0.0; println!("{:?}", array); }
ndarray-linalg = "0.16" # 访问 numpy 基于`ndarray`创建的对象 numpy = "0.18" 首先,将不透明的通用对象point: PyObject转换为我们可以使用的对象。 就像我们向 PyO3 请求“PyObjects的Vec”一样,我们可以请求 numpy-array,它会自动为我们转换参数。
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 cargo test --features=openblas...
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...
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...
Rust是一种系统编程语言,以其高性能、内存安全和并发处理能力而闻名。在深度学习领域,Rust可以通过以下方式提高计算效率: 使用高效的数学库:Rust生态系统中有多个高效的数学库,如ndarray和ndarray-linalg,它们提供了优化的数值计算功能,可以直接用于深度学习中的矩阵运算和线性代数操作,从而提高计算效率。 并行化和并发...