Numpy 为什么需要使用Jython的NumPy

Numpy 为什么需要使用Jython的NumPy

NumPy是Python中的一种开源的数学计算功能库,它包含了大量用于科学计算的工具和函数,能够高效地处理矩阵运算与数据计算问题。NumPy主要用于计算科学、人工智能和数据科学领域,被广泛应用于数据分析、线性代数、傅里叶变换、图像处理等方面。使用NumPy对于Python学习者和实践者来说是必不可少的。

阅读更多:Numpy 教程

Jython是什么?

Jython是一种基于Java平台的Python解释器。它是由Python编写的,使用Java来实现其平台特定的部分。Jython可以无缝地与Java程序集成,使得Python程序可以直接在Java程序中运行并与Java程序互动,这是一个非常好的特性。

为什么需要使用Jython的NumPy?

Jython和Java平台被广泛应用于Web应用程序、游戏开发、移动应用程序、企业应用程序和数据中心等方面。与Python相比,Jython因其高效性和可扩展性而备受青睐。尽管NumPy是Python的常用数学计算库,但在使用Jython时却不得不“放弃”它。由于NumPy使用C语言编写,因此很难与Jython兼容。如果可以克隆一个NumPy库,就可以让Jython用户轻松地使用NumPy的所有特性。

NumPy的需求

在现实世界中,Python地位很重要,但不少人可能不知道Jython的存在。如果我们想使用他们,我们需要几个库。

NumJy

NumJy是NumPy的Jython端口。它通过JNumeric(Jython的Numeric端口)和NumPy API来实现,使Jython用户可以像使用NumPy一样使用NumJy。以下是使用NumJy的示例:

from numjy import *
a = array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(a)
Python

JNumeric

JNumeric是早期Jython上的数值计算库。它通过Python/C API连接NumPy API。它能够在Jython环境中运行,但它没有很好地更新。

JSciPy

JSciPy是科学PythonSciPy)的端口到Java平台上。它的开发集中在实验室,具有计算和统计功能。

JMathPy

JMathPy是数学Python的一个端口到Java平台上。它使用NumPy来扩展Python,向其提供了更多的数学功能。JMathPy运行速度很快,但它的文档仍在开发中,因此不易使用。

JNumeric / NumPy

如果您使用JNumeric作为Jython中的数学库,您可以使用Py4J将Python代码转换为Java代码。Py4J是实现在Java上调用Python函数的桥梁,它允许您使用Jython的Numpy API。

是否存在适合Jython的好的NumPy克隆版?

尽管有以上各种选择,但并没有与完整的NumPy类似的克隆版。有一些GitHub项目试图用Java和Scala实现NumPy,但它们往往局限于基本数字类型的处理。

Pyrolite

Pyrolite是一个具有NumPy-样式的接口的Python数值库,它使用Java优化和加速运行,以帮助处理大量样本数据。Pyrolite是广泛使用的科学Python库Matplotlibpandas、Jupyter和scikit-learn的重要依赖项。这是一个流行的Python库,但它只是一个Python库,不能直接在Jython上运行。

JyNI

JyNI是一个Java Native Interface,它是CPython和Jython之间的桥梁。JyNI旨在使Java和Python之间的集成更容易。JyNI的目标是使CPython扩展更易于在Jython上运行。这意味着,如果您可以使用NumPy的Python版本,则可以使用JyNI在Jython上运行它。但需要注意的是,这需要一定的编程技能。

总结

尽管没有一个完整的NumPy克隆版,但是在Jython上使用Python的NumPy可以通过Py4J和JyNI等工具实现。此外,像NumJy、JNumeric等Jython专用的数学库也可以提供基本的数学计算功能。在选择时,需要考虑到计算能力、易用性和可扩展性等因素,以达到最好的效果。

Python教程

Java教程

Web教程

数据库教程

图形图像教程

大数据教程

开发工具教程

计算机教程

登录

注册