KZKY memo

自分用メモ．

Scala Breeze 触った

scala breeze

ScalaでLinear Algebraic操作ということでMLlibも使ってるbreezeを触った．

用語

  • Broadcasting
    • column-wise, row-wiseの操作をしたい時

Linear Algebra Cheating

https://github.com/scalanlp/breeze/wiki/Linear-Algebra-Cheat-Sheet
を見る

注意する点

  • カラムベクタなのでパフォーマンス発揮したいときは気をつける
  • スライスには，Rangeを使う
  • スライスは，first to last, なので最後の要素は排他でない
  • Mutable
  • sparse matrixはcsc (under developtment)

Counter

counter, counter2というのがあって，

  • counterは任意のキータイプを受け取れるVector.
  • counter2は任意のキータイプを２つ受け取れるMatrixのようなもの．
    • row->col->valの様．

matrix の操作

  • matrix.foreachKey[U]{K => U}
  • matrix.foreachValue[U]{V => U}
  • matrix.foreachPair[U]{(K, V) => U}

超基本操作

超基本操作は抑えたいということで，
ベクトル/行列の作成，element-wise和と積, dot積，行列の走査，スライシング，
のワークシート上のコードを貼り付けておく．
基本的なpdfもあるみたいなので，Gaussian Distributionの例も．

import breeze.linalg._

// Dense vector
val x = DenseVector.zeros[Double](5)

x(1) = 2.0
x(2 to 4) := 5.0

// Dense matrix
val z = DenseMatrix.zeros[Double](5, 5)

z(3, ::) := 5.0
z :+= 10.0
z := 5.0
											  
// Sparse matrix (Compressed Sparse Column martix)
val builder = new CSCMatrix.Builder[Double](rows=10, cols=10)
builder.add(3,4, 1.0)
val myMatrix = builder.result()
myMatrix.update(4, 3, 5.0)
myMatrix
			 
val eMulMatirx = myMatrix :* myMatrix
val mulMatrix = myMatrix * myMatrix
mulMatrix.foreachPair{(k, v) => println(s"matrix(${k._1}, ${k._2}) = ${v}")}

// Counter2
val m = Counter2((4,"b", -1), (5,"b", -2) )

m(5, ::)
m(::, "b")


// Distribution
import breeze.stats.{distributions => bd}

val gaussian = bd.Gaussian(0.0, 1.0)
gaussian.sample(10)

参考