RDS

Rust 数据科学是尝试在 Rust 下建立数据科学坚实基础的一个尝试。Rust 已经有几个科学/数据科学库，但我不满意它们的设计。遵循著名的 xkcd 笑话，这只是一个尝试。

当前的尝试缺乏 I/O 能力（主要是数组文件格式的读取/写入和绘图），因此需要在现实世界项目中使用额外的粘合剂。它们经常尝试在 Rust 中重新实现所有内容（甚至基本的 BLAS 操作），因此缺乏性能（有效的矩阵乘法很难）。如今，每个数据科学库都应该提供透明的多线程和 GPU 支持，但现有的实现要么因为计划得不够早而存在架构问题，要么局限于特定供应商的解决方案。

以下是我的计划，我知道它雄心勃勃，我没有截止日期。

计划

• array：支持常见文件格式（csv、numpy、hdf5、matlab 矩阵）的多维数组。
• blas：数组的 rusty blas 抽象，允许透明地使用 BLAS、clBLAS、cuBLAS。
• fft：数组的 fft 抽象，允许透明地使用 fftw、clFFT、cuFFT。
• plot：输出 jpeg、png、svg 图表的简单绘图库。

在这个基础上，我们可以希望开发用于线性代数、统计学、信号处理、机器学习、神经网络的附加包。

文档

在线文档

它工作吗？

不，尝试 rusty-machine 或 rust-ndarray。