用于数学的 Java 或 Python？ [关闭]答案

【问题标题】：Java or Python for math? [closed]用于数学的 Java 或 Python？ [关闭]
【发布时间】：2011-06-13 04:03:01
【问题描述】：

我正在尝试编写一个非常繁重的基于数学的项目，它每天会解析大约 100MB+ 的数据多次，因此，我需要一种非常易于使用的快速语言。我会选择 C，但是，用 C 完成一个大型项目非常困难，尤其是在低级编程阻碍你的情况下。所以，我是关于 python 或 java 的。两者都配备了面向对象的功能，所以我不介意。现在，这是我选择 python 的优点：

非常易于使用的语言
拥有相当大的有用资料库
有一个易于使用的绘图库

以下是缺点：

不完全是炽热
没有处于活动状态的本机 Python 神经网络库
我无法关闭我的代码而不经历相当多的麻烦
在客户端计算机上部署 python 代码很难处理，尤其是当客户端是白痴时。

以下是选择 Java 的优点：

巨大的图书馆
很好的支持
易于部署
相当快，甚至可以与 C++ 媲美
Encog 神经网络库非常活跃，非常棒
网络支持真的很好
强类型

以下是 Java 的缺点：

我找不到像 matplotlib for python 这样好的图形库
没有对大整数的内置支持，这意味着另一个依赖项（我的意思是真正的大整数，而不仅仅是 math.BigInteger 大小）
与 Python 相比，文件 IO 有点尴尬
python 没有大量的数组操作或“简化编程”类型的功能。

所以，我希望你们能告诉我要使用什么。我同样熟悉这两种语言。此外，其他语言的建议也很棒。

编辑：哇！你们很快！ 30 分钟，10 条回复！

【问题讨论】：

“真正的大整数”是什么意思？ java.math.BigInteger 将增长到存储您正在处理的数字所需的任何大小（虽然因为 Java 没有运算符重载，但代价是语法有些尴尬）
您是否考虑过使用“真实的”computer algebra system？它不一定是 Mathematica（昂贵！），有很多更便宜的，甚至是免费的选择。
只是想知道“我的意思是真正的大整数，而不仅仅是 math.BigInteger 大小”的评论。为什么你认为 java.math.BigInteger numbers 不会这样做？在我看来，在你开始达到极限之前，你的记忆力就已经出现了问题。
创建一个可执行文件 + 所需的库是小菜一碟，例如cx_冻结。结果无法破译，除非有熟练的人真的愿意这样做（在这种情况下，无论如何你都被搞砸了，几乎不管语言如何）——更不用说通常反对“我想隐藏我的来源”了。
你应该列出你的优先事项：关闭源代码是必须的吗？你有多少时间？顺便说一句：Python IS 是强类型的，但不是静态的。

标签： java python math stocks

【解决方案1】：

Java 通常会更快地运行（不要认为这是绝对事实），但编写起来会更慢。

Python 正好相反。由于 SciPy 和 NumPy 等库已经存在，它们是基于快速 C 代码构建的，如果您更喜欢在代码编写方面采用“更快”的方式，我建议您使用 Python。除非 SciPy + NumPy 中缺少应用程序的基本块，而 Java 存在这些块。

【讨论】：

NumPy 似乎是个好主意，我会研究一下。
对于那些不是 SciPy 和 NumPy 内置的函数，您可以使用 weave（SciPy 的一部分）或 Cython 来加速它们。
NumPy 和 SciPy 正在迅速成为科学/数学计算领域的标准。绝对值得拥有的技能。
@darioo：请告诉我，应用程序的基本块是什么？
@user514892：任何作为标准库或现成的第三方库存在的东西。

【解决方案2】：

为什么不通过在 JVM 上利用多种语言来两全其美：

用 Java 编写性能密集型部分（或使用现有的优秀 Java 库）
使用Jython用Python编写用户界面/应用程序，并在需要时调用Java代码

【讨论】：

只是 Jython 的一个陷阱。从 Jython 调用 Java 类既好又简单，但实际上是一个真正的 PITA。
Jython 会胜过使用 Java 的要点，因为这主要是因为速度的提高。
恕我直言，这是明确的答案，我不会再看下去了。
我不太明白你的意思，Dhaivat。你能改写吗？据我所知，Jython 的速度确实可以与 JVM 上的本机 Java 代码相媲美，对吧？

【解决方案3】：

NumPy 通常会在 Python 的计算能力上发挥相当大的作用。它是 Python 中任何实数运算的事实标准。我在这个领域没有任何真正的Java经验，所以我没有资格为你回答这个问题。

【讨论】：

【解决方案4】：

在客户端计算机上部署 python 代码很难处理，尤其是当客户端是白痴时我认为这也是 Java 的问题。

我找不到像 matplotlib for python 这样好的图形库 你试过 JFreechart http://www.jfree.org/jfreechart/

另外，对其他语言的建议也很棒我会推荐 Groovy，它看起来有点像 Python，是一种与 Java 很好集成的 JVM 语言。

您并没有直接问这个问题，但我会向您推荐用于 Math Java 计算的 Apache Commons Math 库。

【讨论】：

这看起来是个好主意，正是我需要的......
Groovy 看起来有点像 Python。是的，它是动态类型的并支持列表，但它的语法（对我来说）看起来 > 90% 像 Java。
每个人都有权发表意见。

【解决方案5】：

如果这些是选择，那么对于数学密集型工作，Java 应该更快。它已编译（虽然是的，它仍在运行字节码）。

Exelian 提到了 NumPy。还有 SciPy 包。两者都值得一看，但似乎只有在处理大量数组和矢量处理时才能真正提高速度。当我尝试将这些与 NLTK 一起用于数学密集型例程时，我发现没有那么大的加速。

如今，对于数学密集型工作，我会使用 C/C++ 或 C#（我个人更喜欢 C# 而不是 Java，尽管这不会影响您的决定）。我的第一个雇主出大学。付钱让我使用 Fortran 来处理几乎可以肯定比你想的任何东西都更加数学密集的东西。别笑 - Fortran 编译器是在重铁上进行数学处理的最佳编译器。

【讨论】：

为什么会有人嘲笑 Fortran？它仍然是严肃科学计算的通用语。 NIST 线性代数库无可匹敌。
相当，编译器和库的组合可能是你能得到的最好的重铁，但是大多数开发人员（甚至是老开发人员）似乎并没有意识到这一点，并迅速将其排除在外手是古代的东西，与现代世界无关。

【解决方案6】：

什么对你来说更重要？

如果是快速应用程序开发，我发现 Python 比 Java 更容易编写代码 - 我刚刚学习 Python，而我已经使用 Java 编写代码多年了。

如果是应用程序速度和重用现有代码的能力，那么您可能应该坚持使用 Java。它的速度相当快，目前许多研究工作都使用 Java 作为他们选择的语言。

【讨论】：

【解决方案7】：

看来 Java 可以真的快：http://blog.dhananjaynene.com/2008/07/performance-comparison-c-java-python-ruby-jython-jruby-groovy/
另一方面，Python 非常适合做数学运算，如果正确使用它（我的意思是，使用正确的成语/模块/内置函数），性能还有很大的提升空间。

编辑：对其他语言的建议：Haskell。这是非常高的水平；以“低级风格”编写它可以非常快（可以与 C 相当公平地比较），如果您可以利用它的多线程功能，它会更好。然而，经验告诉我们，在项目中需要新工具时，学习使用新工具永远不是一件好事。

【讨论】：

haskell 看起来很有趣，有什么好的 FP 教程吗？尤其是数学相关的会很好。
@Dhaivat 这写得非常好，对初学者友好：learnyouahaskell.com
还有，更多性能对比：lix.polytechnique.fr/~kaustuv/expo/incr_uarray/#first-ocaml

【解决方案8】：

Apache Commons Math 在 JAMA 停止的地方继续学习。他们非常有能力进行科学计算。

Python 也是如此——NumPy 和 SciPy 非常出色。我也喜欢 Python 是面向对象和函数式编程的混合体这一事实。函数式编程对于数值方法非常方便。

我建议使用你最了解的那个，但如果选择是一个折腾我可能会倾向于 Python。

【讨论】：