Java-矩阵运算

来源：互联网发布：面料成衣模拟软件编辑：程序博客网时间：2024/06/05 09:07

java

矩阵运算

在学习机器学习算法时，发现运用java 来实现有些算法代码时，会有很大困难，其中有一点就是 java 本身并没有矩阵运算的 api，所以进行要实现矩阵运算就尤其复杂，在知乎上得知 java 有一个非常强大的矩阵学习库UJMP（Universal Java Matrix Package）,就去其官方网站学习了下，感觉非常棒,对其中自己比较常用的运算进行了测试。

下载

通过 maven
这是下载UJMP最简单的方法了，你至少要下载ujmp-core这个jar 包，它包含最基础的矩阵类和线性代数函数。

<dependency>    <groupId>org.ujmp</groupId>    <artifactId>ujmp-core</artifactId>    <version>0.3.0</version></dependency>

其他的 jar 包你可以去官网查看。

下载 jar 包
如果你没有 maven，你可以下载ujmp-complete.jar,它包含了所有的 ujmp jar 包。

快速入门

import org.junit.Test;import org.ujmp.core.DenseMatrix;import org.ujmp.core.Matrix;/** * Created by lionel on 16/11/29. */public class MatrixTest {    @Test    public void test() {        //创建4*4的 零矩阵        Matrix dense = DenseMatrix.Factory.zeros(4, 4);        System.out.println(dense);        /*        0.0000     0.0000     0.0000     0.0000        0.0000     0.0000     0.0000     0.0000        0.0000     0.0000     0.0000     0.0000        0.0000     0.0000     0.0000     0.0000        */        //设置矩阵dense第三行第四列的元素为5.0        dense.setAsDouble(5.0, 2, 3);        //其他设置        dense.setAsDouble(1.0, 0, 0);        dense.setAsDouble(3.0, 1, 1);        dense.setAsDouble(4.0, 2, 2);        dense.setAsDouble(-2.0, 3, 3);        dense.setAsDouble(-2.0, 1, 3);        System.out.println(dense);        /*        1.0000     0.0000     0.0000     0.0000        0.0000     3.0000     0.0000    -2.0000        0.0000     0.0000     4.0000     5.0000        0.0000     0.0000     0.0000    -2.0000        */        //矩阵dense的转置        Matrix transpose = dense.transpose();        System.out.println(transpose);        /*        1.0000     0.0000     0.0000     0.0000        0.0000     3.0000     0.0000     0.0000        0.0000     0.0000     4.0000     0.0000        0.0000    -2.0000     5.0000    -2.0000        */        //矩阵dense与矩阵transpose相加        System.out.println(dense.plus(transpose));        /*        2.0000     0.0000     0.0000     0.0000        0.0000     6.0000     0.0000    -2.0000        0.0000     0.0000     8.0000     5.0000        0.0000    -2.0000     5.0000    -4.0000         */        //矩阵dense与矩阵transpose相减        System.out.println(dense.minus(transpose));        /*        0.0000     0.0000     0.0000     0.0000        0.0000     0.0000     0.0000    -2.0000        0.0000     0.0000     0.0000     5.0000        0.0000     2.0000    -5.0000     0.0000        */        //矩阵dense与矩阵transpose相乘        Matrix matrixProduct = dense.mtimes(transpose);        System.out.println(matrixProduct);        /*        1.0000     0.0000     0.0000     0.0000        0.0000    13.0000   -10.0000     4.0000        0.0000   -10.0000    41.0000   -10.0000        0.0000     4.0000   -10.0000     4.0000        */        //矩阵dense 所有元素*2        Matrix scaled = dense.times(2);        System.out.println(scaled);        /*        2.0000     0.0000     0.0000     0.0000        0.0000     6.0000     0.0000    -4.0000        0.0000     0.0000     8.0000    10.0000        0.0000     0.0000     0.0000    -4.0000         */        //矩阵 dense 的逆矩阵        System.out.println(dense.inv());        /*        1.0000     0.0000     0.0000     0.0000        0.0000     0.3333     0.0000    -0.3333        0.0000     0.0000     0.2500     0.6250       -0.0000    -0.0000    -0.0000    -0.5000         */        //生成4*4随机矩阵,元素值在0，1之间        Matrix rand = Matrix.Factory.rand(4, 4);        System.out.println(rand);        /*        0.5478     0.5100     0.7078     0.0600        0.8316     0.4039     0.2553     0.0173        0.4354     0.7132     0.7865     0.7006        0.0394     0.4839     0.4374     0.6241         */        //生成4*4随机矩阵,元素值在-1，1之间        Matrix randn = Matrix.Factory.randn(4, 4);        System.out.println(randn);        /*        0.8655     0.6231    -0.4234     0.0802        0.7217    -0.7399    -0.5692     0.6421        -1.5557     0.4745     2.1110     1.5489        -0.8520    -0.7722     0.9025    -0.4664        */        //产生2*3 元素值都为1.0000的矩阵        Matrix ones = Matrix.Factory.ones(2, 3);        System.out.println(ones);        /*        1.0000     1.0000     1.0000        1.0000     1.0000     1.0000         */    }}

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