Java矩陣庫—jblas、ujmp、jmatio的相互轉化

1）首先使用jmatio(v0.2)從.mat文件讀取數據到內存中，並將其轉化為二維數組的形式。

import com.jmatio.io.MatFileReader;
import com.jmatio.types.MLArray;
import com.jmatio.types.MLDouble;
 MatFileReader read = new MatFileReader("data/totalDataSet.mat");
MLArray mlArray=read.getMLArray("img");//mat存儲的就是img矩陣變量的內容
MLDouble d=(MLDouble)mlArray;
double[][] matrix=(d.getArray());//只有jmatio v0.2版本中才有d.getArray方法

2）ujmp的矩陣可視化功能很棒，將二維數組matrix轉化為ujmp下的Matrix只需要一行代碼：

import org.ujmp.core.Matrix;
Matrix X=Matrix.Factory.importFromArray(matrix);//將二維數組轉化為矩陣
X.showGUI();

3)相對於jama、ujmp，jblas的矩陣運算速度是很快的，可以將ujmp下的Matrix轉化為jblas下的矩陣變量：

 float[][] array=X.toFloatArray();//ujmp下的Matrix轉化為二維數組
FloatMatrix jblasMatrix=new Float(array);

當然，也可以將jblas下的Matrix轉化為ujmp下的matrix，中間接口就是二維數組。

4）

jmatio v0.2的文檔：http://www.mathworks.com/matlabcentral/mlc-downloads/downloads/submissions/10759/versions/1/previews/doc/overview-summary.html。

jblas的官網和文檔：

官網：http://jblas.org/

文檔：http://jblas.org/javadoc/index.html

ujmp官網：https://ujmp.org/

Jama:

http://math.nist.gov/javanumerics/jama/doc/

5）最后附上java各科學計算庫的評測，其實java矩陣計算的性能不太好。

http://lessthanoptimal.github.io/Java-Matrix-Benchmark/runtime/2013_10_Corei7v2600/