Java还是Python更适合数学？

Question

我正在尝试编写一个基于数学的重型项目，每天需要多次解析约100MB以上的数据，因此我需要一种快速且相对易用的语言。我原本可以选择C语言，但是使用C语言完成大型项目非常困难，特别是在低级编程方面会遇到很多麻烦。因此，我在考虑使用Python或Java。两者都具备OO特性，所以我不介意选择哪一种。现在，以下是我选择Python的原因:

• 非常容易使用的语言
• 具有相当大量实用的库
• 拥有易于使用的绘图库

以下是其缺点:

• 运行速度不够快
• 目前没有活跃的本地Python神经网络库
• 要关闭Python代码的源代码，需要经历很多麻烦的过程
• 在客户端计算机上部署Python代码很难处理，特别是当客户不熟悉计算机时。

接下来是选择Java的优点:

• 非常庞大的库
• 得到良好的支持
• 易于部署
• 运行速度相当快，甚至可以与C++相媲美
• Encog神经网络库真的很活跃且非常棒
• 网络支持非常好
• 强类型

以下是Java的缺点:

• 我找不到一个像matplotlib一样好的绘图库来使用
• 没有内置对大整数的支持，这意味着需要额外的依赖（我指的是真正的大整数，不仅仅是math.BigInteger大小）
• 与Python相比，文件IO有点尴尬
• 没有太多类似Python那样用于数组操作或“使编程变得简单”的特性。

因此，我希望你们能告诉我该使用哪种语言。我对这两种语言都很熟悉。如果有其他语言的建议也可以提供。

编辑：哇！你们太快了！30分钟就收到了10个回复！

- Dhaivat Pandya

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“REALLY big integers”是什么意思？java.math.BigInteger会随着你处理的数字增大而增大（但 Java 没有操作符重载，因此语法可能有些笨拙）。 - Luke Hutteman

你有没有考虑使用“真正的”计算机代数系统？它不一定非得是Mathematica（昂贵！），还有很多更便宜甚至免费的选择。 - Bart Kiers

只是好奇关于“我的意思是真正的大整数，而不仅仅是math.BigInteger大小”的评论。你为什么认为java.math.BigInteger数字做不到呢？在我看来，在你开始触及其极限之前，你已经会遇到内存问题了。 - Peter Štibraný

JFreeChart 似乎非常棒。我上次使用 bigintegers 已经很久了，我记得它们实际上并不是任意大小的。也许我错了，那时我还是个新手。关闭源代码几乎是必须的，我有足够的时间，但我希望尽快完成，我花费的时间越长，我就会承受更多的损失。 - Dhaivat Pandya

我决定采用两全其美的方案，使用Python收集数据并解析后，再通过Jython将其传递给Java类。非常感谢大家。 - Dhaivat Pandya

Answer 1

Java通常运行速度更快（但不要把这当作绝对真理），但编写速度较慢。

Python则相反。由于像SciPy和NumPy这样的库已经存在，它们是基于快速的C代码构建的，如果您更喜欢以编写代码的方式“更快”，我建议使用Python。除非在SciPy + NumPy中缺少应用程序的基本块，并且Java中存在这些基本块。

- darioo

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NumPy看起来是个不错的想法，我会去研究一下。 - Dhaivat Pandya

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。 - Justin Peel

NumPy和SciPy正在迅速成为科学/数学计算领域的标准。这绝对是值得拥有的技能。 - Adrian Petrescu

@darioo：请告诉我，应用程序的基本组成部分是什么？ - cupcake

@user514892：任何作为标准库或现成的第三方库存在的东西。 - darioo

Answer 2

如何在JVM上利用多种语言，让你兼顾两全呢：

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

- mikera

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Jython有一个小问题需要注意。从Jython调用Java类非常简单方便，但是反过来却很麻烦。 - Matthew Schinckel

Jython会超越使用Java的意义，因为这主要是因为速度的提升。 - Dhaivat Pandya

在我看来，这是最权威的答案，我不会再去寻找其他的了。 - MattiaG

我不太明白你的意思，Dhaivat。你能再说一遍吗？据我所知，在JVM上，Jython的速度与本地Java代码相当，是这样吧？ - Neil

Answer 3

NumPy通常能够强化Python的计算能力。在Python中，它是处理实数计算的事实标准。我在这个领域没有Java方面的真实经验，所以我不能为您回答这个问题。

- Exelian

Answer 4

部署Python代码在客户端的电脑上很难处理，特别是当客户很蠢时。我认为这也是Java的问题。

我找不到一个像matplotlib一样好用的Python绘图库。你试过JFreechart吗？http://www.jfree.org/jfreechart/ 此外，如果需要其他语言的建议，我会推荐Groovy，它看起来有点像Python，并且是一个与Java集成良好的JVM语言。

虽然你没有直接问，但我会推荐Apache Commons Math库用于Java数学计算。

- Navi

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看起来是个好主意，正是我所需要的... - Dhaivat Pandya

Groovy看起来有点像Python。是的，它是动态类型的，并支持列表，但除此之外，它的语法（对我来说）看起来90%以上像Java。 - Hovercraft Full Of Eels

每个人都有权发表自己的意见。 - Navi

Answer 5

如果这些是选择，那么Java应该更快地处理数学密集型工作。它是编译的（尽管是运行字节码）。

Exelian提到了NumPy。还有SciPy包。两者都值得一看，但似乎只在处理大量数组和向量处理时才能提高速度。当我尝试将它们与NLTK一起用于数学密集型例程时，我发现没有太多加速。

对于现今的数学密集型工作，我会使用C/C++或C#（个人更喜欢C#而不是Java，尽管这不应影响您的决定）。我的第一个雇主为我支付了使用Fortran进行几乎肯定比您想象的任何事情都更加数学密集型的工作。不要笑 - Fortran编译器是最适合重型计算机上的数学处理的。

- winwaed

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为什么有人会嘲笑Fortran呢？它仍然是严肃科学计算的通用语言。NIST线性代数库无人能敌。 - duffymo

总的来说，编译器和库的组合可能是重型设备中最好的选择，然而大多数开发人员（即使是老一辈的）似乎并不知道这一点，并很快地将其作为古老的东西而轻易地排除在现代世界之外。 - winwaed

Answer 6

对你来说，什么更重要？

如果是快速应用程序开发，我发现 Python 比 Java 更容易编码 - 而且我只是在学习 Python，而我已经在 Java 上编码了多年。

如果是应用程序速度和重复使用现有代码的能力，那么你可能应该坚持使用 Java。它相当快，并且许多研究目前使用 Java 作为他们的首选语言。

- thkala

Answer 7

看起来Java可以非常快：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，如果使用正确的习惯/模块/内置函数，还有很大的性能提升空间。

编辑：其他语言的建议：Haskell。它非常高级；以“低级风格”编写可以非常快（可以与C相当），如果能充分利用其多线程功能，效果会更好。然而，经验告诉我们，在项目需要时学习使用新工具从来不是一个好主意。

- MattiaG

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Haskell 看起来很有趣，有没有好的函数式编程教程可以推荐？尤其是数学相关的教程会更好。 - Dhaivat Pandya

@Dhaivat 这篇文章写得非常好，适合初学者阅读：http://learnyouahaskell.com/ - MattiaG

此外，更多性能比较请参考：http://www.lix.polytechnique.fr/~kaustuv/expo/incr_uarray/#first-ocaml - MattiaG

Answer 8

Apache Commons Math 接手了 JAMA 的工作。它们非常适合科学计算。

Python 也是如此 - NumPy 和 SciPy 非常出色。我还喜欢 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。

我建议使用你最熟悉的那个，但如果两者不分伯仲，我可能会倾向于选择 Python。

- duffymo