• 适合数值计算的语言需要具备什么样的特色


    2015 年 1 月,我继续徜徉在数值计算的世界。这段时间里,我抽空看了 Python 科学计算和数值分析方面的书,也仔细研读了 Octave 的用户手册,甚至连古老的 Fortran、新兴的 R 语言我都去逐一了解。对于数值计算的库,我了解了一下 Boost 的 uBLAS,以前也用过 OpenCV,当然,了解最多的还是 Python 中的 NumPy、SciPy 和 pandas。

    前几篇随笔搞了不少工具论,所以今天我就专门来论一论编程语言。我的这个 Linux 江湖系列是一会儿方法论一会儿工具论,每过一段时间也谈谈编程语言。今天谈的内容是我对适合做数值计算的编程语言的一些看法,主要是一些思路方面的东西,不评论具体语言的优劣。另外,我是想到哪儿写到哪儿,如果有什么不对的地方欢迎大家指正。

    一、元组和数组

    如果数值计算仅仅只是两个标量之间的加减乘除,那就不需要我在这里浪费口舌了。向量啊、矩阵啊、多维数组啊什么,才是数值计算真正的主角。所以,适合做数值计算的编程语言必须有一个好的方式表示数组,特别是多维数组。哪种方式好呢?是这样:

    int a[m][n][k];

    还是这样:

    int a[m,n,k];

    看似没有什么差别,但是如果你想获取数组a的形状呢?比如这样:

    ? = a.shape();

    或者再更进一步,想改变数组a的形状呢?比如这样:

    a.reshape(?);

    在上面的代码中,“?”究竟应该用什么代替呢?

    如果让我给出答案,我会说:要用元组。很多编程语言中都有元组的概念,比如 Python。元组就是用逗号隔开的几个值,可以加圆括号,也可以不加。我觉得加上圆括号后可读性更好。比如 (a,b) 是元组,(3,4,5) 也是元组。如果写成 [3,4,5] 那就是数组了,在 Python 中,也称之为列表。不过 Python 的列表功能比数组要强大,因为数组只能保存同一种数据类型的值,而列表可以保存任何对象。数组一般情况下不能动态改变长度,而列表可以。Octave 语言中使用 cell array 这个术语来表示可以保存不同类型对象的容器。Octave 中的数组和矩阵是可以动态改变长度的。C 语言的数组没有动态改变长度这个功能,而如果使用 C++ 的话,则必须使用 vector<> 模板类。

    我认为,一个好的编程语言必须要有“元组”这个一个概念,必须能够用好大括号、中括号和小括号。在有没有元组这个问题上,很多语言做得不好,C 语言没有,C++ 也没有,Java 没有,C# 这个有很多新功能的语言也没有,不要告诉我有 Tuple<> 模板类可以用,那个真的没有语言内置的元组功能好。在能不能用好大中小括号这个问题上,C 语言就做得不好。你看它不管是初始化数组,还是初始化 struct,都是用大括号。而 Python 和 JSON 就做得很好嘛,初始化数组用中括号,初始化对象或字典的时候采用大括号。如果加上小括号表示元组,那就齐活儿了。

    数值计算可以针对标量、一维数组、二维数组以及n维数组进行。数组可以如下组织,如下图:

    元组最大的用途就是可以用来表示数组的形状了。比如一维数组的形状为 (n,),请注意其中的逗号不能省略。二维数组的形状 (m,n),三维数组的形状 (m,n,k),依次类推。另外,元组可以用来对数组中的元素进行索引。比如:

    a = [ [1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12], [13,14,15,16] ];
    b = a[2,3,3];

    元组还有一个很大的用途,那就是可以让一个函数返回多个值。C 语言在这个方面是做得比较丑陋的,如果一个函数要返回多个值,只能给这个函数传指针或者多重指针作为参数,C++ 可以传引用,C# 更加画蛇添足,专门有一个out 关键字用来修饰函数的参数。微软你真是的,你既然能想到 out,你就不能想到元组吗?常见的例子,比如 meshgrid() 函数可以同时初始化两个数组,peak() 函数可以同时初始化三个数组。你看它们用元组多方便:

    (xx, yy) = meshgrid(x, y);
    (xx, yy, zz) = peak();

    另外,元组还可以这样用,比如交换两个变量的值:

    (a,b) = (b,a);

    二、数组初始化

    在数值计算中,数组的初始化也是非常重要的一环。如果像 C 语言这样写:

    int a[100] = {1, 2, 3, 4, ... , 100};

    估计很多人是要骂娘的。这样写:

    for(int i=0; i<100; i++){
        a[i] = i+1;
    }

    也不优雅。我只是想初始化一个数组而已,怎么就非得要写一个循环呢?如果是二维数组呢,就得两层循环,三维数组就得三层。真的是太闹心了。

    另外,如前所述,我也不喜欢在初始化数组的时候用大括号。我觉得中括号就是为数组而生。比如这样:

    a = [1, 2, 3, 4];

    这就是一个一维数组,但是如果这样写:

    a = [ [1, 2, 3, 4] ];

    就是一个行向量。如果写成这样:

    a = [ [1], [2], [3], [4] ];

    那么这就是一个列向量,如下图:

    当然,上面的示例只有四个数字,这么写一写无可厚非。如果是很多数字呢?或者很多维的数组呢?这时就必须得用到很多初始化函数了,而且这些初始化函数最好能接受元组作为参数来决定数组的形状。比如这样:

    a = xrange( 1, 60, (3,4,5) );  //用1到60的数字初始化一个3*4*5的数组
    b = randn ( (3, 4, 5) ); //用随机数初始化一个3*4*5的数组

    其它的初始化函数还有 linspace()、logspace()、ones()、zeros()、eyes() 等等。这些函数还可以配合 reshape() 使用,比如这样:

    c = linspace(0, 2*pi, 60).reshape(3, 4, 5);

    在所有的这些初始化中,元组都是重要的组成部分。

    三、range 和切片

    其实,range 除了可以是一个函数,还可以更省点儿事,像这样写:

    r = 0:10:2;  //0,2,4,6,8,10
    s = 11:0:-3; //11,8,5,2

    在某些语言中,也把这个功能叫切片。其实就是“:”的灵活运用,有标点符号可以用当然不能浪费嘛。使用切片,只需要指定起始值、终止值和步长,就可以获得一个数字序列。

    但是,“:”最大的用途并不是用来对数组进行初始化,而是对数组进行索引。比如,a 是一个三维数组,可以通过切片来获取其中的一部分数据。见下面的代码:

    a = range(1, 60).reshape(3, 4, 5); // a是一个三维数组
    b = a[1, 2:3, 1:4]; // b是一个二维数组,其值为[ [12, 13, 14, 15], [17, 18, 19, 20]]

    切片除了可以指定起始值和终止值外,也可以指定步长。当然,也可以只用一个单独的“:”,代表取这一整个轴。关于轴的概念,可以看我前面的图片。见下面这样的代码:

    a = range(1, 60).reshape(3, 4, 5); // a是一个三维数组
    b = a[1, :, :]; // b的值为二维数组[[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10],  [11,12, 13, 14, 15], [16,17, 18, 19, 20]]

    四、不写循环

    在对多维数组进行加减乘除的时候,如果使用传统的像 C 这样的语言,则避免不了要写循环。比如要计算两个多维数组的加法,不得不写这样的代码:

    m = 10;
    n = 20;
    k = 30;
    a = randn(m, n, k); //形状为(m, n, k)的三维数组,初始化为随机值
    b = randn(m, n, k); //形状为(m, n, k)的三维数组,初始化为随机值
    for(int i=0; i<m; i++){
        for(int j=0; j<n; j++){
            for(int p=0; p<k; p++){
                c[i, j, p] = a[i, j, p] + b[i, j, p];
            }
        }
    }

    上面的代码当然远不如下面这样的代码简洁:

    C = A + B;

    所以不写循环基本上就成了所有数值计算语言的标准配置。Matlab 和 Octave 是这样,NumPy 是这样,R 语言也是这样。C++ 也在追求这样,因为 C++ 中有运算符重载的功能,所以可以对矩阵类重载加减乘除运算符。但是 C++ 中运算符的基础设施有缺陷,比如它没有乘方运算符(幂运算符),在 Octave 和 NumPy 中,都可以这样计算 $x^y$:x**y。但是在 C++ 中,只有使用函数 power(x, y)。不要想 ^ 运算符,它是一个位运算符,所以取幂只有使用 ** 了。另外,多维数组运算还有特例,比如二维数组之间加减乘除,既可以是逐元素的加减乘除,也可以是矩阵的加减乘除。向量计算也有特例,既可以是逐元素加减乘除,也可能是向量内积(点乘)。如果正好是长度为 3 的向量,还可以计算叉乘。这些运算符都需要重新定义,所以虽然 C++ 有重载运算符的机制,但是因为这些运算符完全超越了 C++ 的基础设施,所以 C++ 也没有办法写得很优雅。

    不写循环还有一个优点,那就是可以对运算速度进行优化。优化是编译器或解释器的责任,写数值计算程序的人可以完全不用费心。编译器或解释器可采取的优化方式有可能是利用 SSE 等多媒体指令集,也可能是发挥多核 CPU 的多线程优势,甚至是使用 GPGPU 计算都有可能。如果用户非要写成 C 语言那样的循环,而他又不会内联汇编或 OpenMP 的话,那么就谈不上什么运算速度的优化了。

    五、广播

    不写循环,直接把两个多维数组进行加减乘除当然省事。但是如果两个数组的形状不一样呢?比如一个二维数组加一个行向量,或一个二维数组加一个列向量,甚至是数组加减乘除一个标量,会出现什么情况呢?

    不用担心,在面向数值计算的语言中,一般都有“广播”这样一个特性。当两个数组的形状不一样时,形状比较小的那个往往可以在长度为 1 的维度上进行广播。如下图:

    六、奇异索引

    Fancy indexing,有的书上翻译成花式索引,但我认为叫奇异索引比较好。它就是指一个低维的数组,可以使用高维的数组进行索引,最后得到的结果是一个高维的数组。如果索引中含有切片,可能会得到一个更高维度的数组作为结果。

    这个概念理解起来比较难。特别是再配合切片使用,更加增加其复杂性。所谓一图胜千言,先看普通索引的情况:

    前面提到,对多维数组进行索引的时候需要用到元组,元组的长度等同于数组的维数。对于普通索引而言,元组的各个部分要么是整数,要么是切片。而对于奇异索引而言,索引元组的各个组成部分都可能是多维数组或者切片。如果是多维数组,则最后得到的数组的形状和索引数组的形状相同,如果配合切片,则可能得到更高维的数组。如下图:

    七、函数调用

    编程语言发展这么多年,一直在进化,也一直在相互靠拢。对于一个编程语言来说,是应该面向过程还是面向对象?是静态类型还是动态类型?这些都是值得思考的地方。但是在函数调用方面,有一些思想倒是可以学习。

    在 C 语言这样比较古老的语言中,对于函数的参数来说,只有位置参数一种。也就是说,像一个函数传递参数的时候,只能正确的参数放到正确的位置,而且参数的个数必须和函数定义的相同。这是最原始的函数调用思想。

    紧接着,在某些编程语言如 Java、C# 中,有了可选参数这个概念。但是可选参数要放到参数列表的最后面,而且必须提供默认值。当调用函数时如果指定了这个参数,则使用调用时指定的值,否则使用默认值。

    但是我觉得适合数值计算的语言必须还得更进一步,提供关键字参数的功能。什么是关键字参数呢?比如对数据进行绘图的时候,需要指定线型、标签、标题等各种属性,可以这样调用函数:

    plot(x, y, marker="*", color="r", linestyle="-", title="...", legend="...", xlabel="...", ylabel="...");

    每一个参数调用的时候都可以指定它的名字,这样我们就不用去死记各个参数的位置,是不是很方便呢?

    八、生态环境

    对于一门编程语言而言,生态坏境很重要。在数值计算领域更是如此。因为很多数值计算的库都是专业的人士写给专业人士看的,比如物理专业的写物理领域的算法,气象专业的写气象专业的算法,所以不大可能有一个全面的官方的,像 C 或 C++ 这样一个由 ANSI 定义的库。

    广泛接受开源社区的贡献是一个比较好的办法。Perl 是这样,Python 也是这样,新兴的 R 语言也是这样。Perl 有 CPAN,Python 有 PyPI,R 语言也有 CRAN。至于 Matlab,那更是有各种各样的工具包。

    OK,就写这么多吧,还有其它的一些什么特色,我想到后再随时更新此文。

    另外,本文中所有的图片都是在 Ubuntu 中使用 Inkscape 矢量图软件绘制而成。

    (京山游侠于2015-01-19发布于博客园,转载请注明出处。)

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