Python Jython的Numpy模拟

我正在考虑将科学代码从Python移植到Jython，我对是否存在数学库感兴趣 对于Jython，这是：

免费商业使用

具有为Jython设计的方便的矩阵语法-即允许切片、二进制和整数索引、+-*/操作，如matlab和numpy

机器学习和统计路线的额外可用性将是一个优势（或者数据可以容易地转换为一些常见的数据格式，被主要的Java机器学习库所理解）

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提前感谢您提供有关此类库的任何信息。

不久前，我承担了维护此类软件包的任务。它被称为jnumeric（在上提供并可通过安装）

然而，JNumeric有一段奇怪的历史，可以追溯到21世纪初。它在功能上从来没有真正等同于NumPy（甚至是numeric，这是它实际上试图模拟的），虽然它“足够好”满足我们使用它的目的，但在Java程序中使用它作为主要的数字处理器可能不是一个好主意。我们从头开始用Python重写应用程序，这样我们就可以使用NumPy，而不是用Java做向量数学，这是一个非常糟糕的想法。由于这个原因，jnumeric没有得到充分的维护，可能会悄悄地消失在不存在之中

我最近注意到Github上出现了一个新项目，它可能有一个更光明的未来

虽然我知道这并不能完全解决你的问题，但我很好奇你为什么要搬到Jython来获取科学代码。Java没有Python所拥有的出色的数字处理和绘图库。像Weka这样的ML库在scikit learn中有Python等价物。像ImageJ这样的成像工具在scikit image中有一个等价物。pandas和Stats模型中存在统计数据包。什么是Python不会抓伤的科学渴望

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如果要移动到Jython，以便与现有的java库进行接口，而Java库不能轻易移植到Python，那么我会考虑Jython。

我需要尽可能快地对矩阵进行多个算术运算。首先，我知道Python中的多线程无法利用所有CPU，因为GIL限制，多处理可能无法解决问题，因为我需要将非常大的矩阵传递给每个进程，这可能会破坏并行化（我尝试了一些变通方法，但尚未成功：）。正如我所听说的，Jython没有这个问题。其次，从Jython到Jave重构代码的关键部分似乎有希望提高效率。但是，我不确定Java执行矩阵计算的速度是否比Numpy快。GIL肯定是个问题，这是真的。这当然取决于您的具体问题，但我不相信Java/Jython已经证明自己是解决您所面临问题的好方法。在Windows上工作会让事情变得更加困难，但我认为最好的选择是数字。或者，考虑为临界段编写自己的多线程C代码（或见）。