Ujmp

PAQUETE DE MATRIX JAVA UNIVERSAL Y ABIERTO UNIVERSAL
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Ujmp Clasificación y resumen

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  • Rating:
  • Licencia:
  • LGPL
  • Precio:
  • FREE
  • Nombre del editor:
  • UJMP Team
  • Sitio web del editor:
  • http://www.ujmp.org/
  • Sistemas operativos:
  • Mac OS X
  • Tamaño del archivo:
  • 1.1 MB

Ujmp Etiquetas


Ujmp Descripción

Paquete de matriz Java Universal de código abierto y abierto UJMP es una biblioteca de Java que proporciona clases de matriz escasa y densa, así como una gran cantidad de cálculos para la álgebra lineal como la multiplicación de matriz o la matriz inversa. UJMP también es compatible con las siguientes operaciones: la desviación estándar, la reemplazo de valores faltantes, la media, la correlación o la información mutua también se admiten. Las caprichas se pueden importar y exportar a un gran número de formatos de archivo, también se admite la conexión a las bases de datos de JDBC. El paquete de matriz Java Universal admite matrices multidimensionales, así como matrices genéricas con un tipo de objeto específico y también puede manejar matrices muy grandes incluso cuando no se ajustan a la memoria. Aquí hay algunas características clave de "UJMP": · UJMP tiene licencia bajo la LGPL, por lo que puede usarlo en sus propias aplicaciones comerciales. · UJMP proporciona clases de matriz para diferentes tipos de datos como DoubleMatrix, FloatMatrix, ObjectMatrix, Intmatrix, Booleanmatrix o StringMatrix. · UJMP proporciona una Clase GenericMatrix de matriz genérica, por lo que puede especificar el tipo de objeto que se almacena. · UJMP puede manejar matrices n-dimensionales. Puede crear matrices escasas con cualquier número de dimensiones con MATRIXFACTORY.SPARSE (filas, columnas, tamaño3, tamaño4, tamaño5, ...). · UJMP puede almacenar más elementos que encajar en la memoria. Las matrices se pueden asignar a disco duro o bases de datos. · UJMP permite almacenar más de 232 elementos a lo largo de un eje en una matriz, utiliza valores largos para los índices en lugar de int. · UJMP proporciona una clase de matriz, que se puede vincular a las fuentes de datos de JDBC. Use MATRIXFACTORY.LINKTOJDBC (host, puerto, base de datos, tabla, nombre de usuario, contraseña) y puede trabajar directamente con su base de datos. · UJMP puede almacenar anotaciones para todas las matrices. Esto facilita la etiquetar una matriz o dar nombres al eje. · UJMP se puede conectar a otros paquetes de matriz como Colt o Jama. De hecho, puede decirle a UJMP que utilice una implementación específica de la matriz en lugar de sus propias clases. · UJMP puede interactuar con otro software matemático como MATLAB, OCTAVE, R o GNUPLOT. Puede usar estos paquetes de software como motores de computación o visualización en UJMP. · UJMP puede importar y exportar muchos tipos de archivos diferentes: TXT, CSV, HTML, XLS (MS Excel), PDF, Tex (látex), MAT (MATLAB), MDB (ACCESO DE MS), etc. · UJMP puede vincular un enorme archivo CSV a una matriz sin cargarla en la memoria. Esto es útil cuando su archivo CSV no encajaría en la memoria de su máquina. Use CSVMatrix o MATRIXFACTORY.LINKTOFILE (format.csv, hugecsvfile). · UJMP proporciona clases de recolección adicionales como CachedMap, RingbufferList o SofthashMap que pueden ser muy útiles para fines especiales. · UJMP proporciona un SerializedObjectMap que puede almacenar más objetos que encajar en la memoria. Este mapa almacena todos los objetos en el disco, pero puedes usarlo como un hashmap normal. · Las clases de colección Java, como el mapa, la lista o el conjunto, se pueden asignar fácilmente a las matrices UJMP, lo que facilita la realización de cálculos. P.ej. Puede calcular la suma, la desviación promedio o estándar de una lista de valores en un Lista de Array. Use matrixfactory.linktocollection (Myarraylist) y obtiene una matriz UJMP. · Cada matriz se puede visualizar de diferentes maneras, por ejemplo. Mesa, trama de dispersión o histograma. Simplemente use mymatrix.showgui () para traerlo en la pantalla. Requisitos: · Java ¿Qué hay de nuevo en este lanzamiento: · Esta versión trae apoyo a Matrices Biginteger y BigDecimal. También mucha refactorización, fijación de errores y otras mejoras.


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