Rust高性能线性代数库lance-linalg的使用，提供高效矩阵运算和向量计算功能

Rust高性能线性代数库lance-linalg的使用，提供高效矩阵运算和向量计算功能

lance-linalg是一个内部子库，包含基于Apache-Arrow的线性代数算法，用于Lance项目。

安装

在项目目录中运行以下Cargo命令：

cargo add lance-linalg

或者在Cargo.toml中添加：

lance-linalg = "0.32.1"

示例代码

以下是一个使用lance-linalg进行基本矩阵运算的完整示例：

use lance_linalg::matrix::Matrix;
use arrow_array::Float32Array;

fn main() {
    // 创建一个3x3的矩阵
    let data = Float32Array::from(vec![1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0]);
    let matrix = Matrix::new(data, 3).unwrap();

    // 矩阵乘法
    let product = matrix.dot(&matrix).unwrap();
    println!("Matrix product: {:?}", product.data());

    // 计算矩阵的L2范数
    let norm = matrix.norm_l2();
    println!("Matrix L2 norm: {}", norm);

    // 计算矩阵的转置
    let transposed = matrix.transpose();
    println!("Transposed matrix: {:?}", transposed.data());

    // 向量操作
    let vector = Float32Array::from(vec![1.0, 2.0, 3.0]);
    let dot_product = matrix.dot_vector(&vector).unwrap();
    println!("Matrix-vector product: {:?}", dot_product);
}

完整示例代码

以下是一个更完整的示例，展示更多lance-linalg的功能：

use lance_linalg::{matrix::Matrix, distance::l2_distance};
use arrow_array::{Float32Array, Float64Array};

fn main() {
    // 创建两个不同的3x3矩阵
    let data1 = Float32Array::from(vec![1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0]);
    let data2 = Float32Array::from(vec![9.0, 8.0, 7.0, 6.0, 5.0, 4.0, 3.0, 2.0, 1.0]);
    
    let matrix1 = Matrix::new(data1, 3).unwrap();
    let matrix2 = Matrix::new(data2, 3).unwrap();

    // 矩阵加法
    let sum = matrix1.add(&matrix2).unwrap();
    println!("Matrix sum:\n{:?}", sum.data());

    // 矩阵减法
    let diff = matrix1.sub(&matrix2).unwrap();
    println!("Matrix difference:\n{:?}", diff.data());

    // 计算两个矩阵的L2距离
    let distance = l2_distance(&matrix1.data(), &matrix2.data());
    println!("L2 distance between matrices: {}", distance);

    // 使用f64数据类型创建矩阵
    let data64 = Float64Array::from(vec![1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0]);
    let matrix64 = Matrix::new(data64, 2).unwrap();
    println!("f64 matrix:\n{:?}", matrix64.data());

    // 获取矩阵的行数和列数
    println!("Matrix dimensions: {}x{}", matrix1.num_rows(), matrix1.num_columns());

    // 获取矩阵的特定行
    let row = matrix1.row(1).unwrap();
    println!("Second row: {:?}", row);

    // 获取矩阵的特定列
    let column = matrix1.column(0).unwrap();
    println!("First column: {:?}", column);
}

关键功能

  1. 矩阵运算：支持矩阵乘法、转置、范数计算等
  2. 向量计算：支持矩阵与向量之间的运算
  3. 高效实现：基于Apache Arrow内存格式，提供高性能计算
  4. 与LanceDB集成：作为Lance数据库项目的核心组件

许可证

本项目采用Apache-2.0许可证。


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Rust高性能线性代数库lance-linalg使用指南

概述

lance-linalg是一个专注于高性能线性代数运算的Rust库，提供了高效的矩阵运算和向量计算功能。它特别适合需要处理大规模数值计算的场景，如机器学习、科学计算和数据分析。

主要特性

  • 优化的矩阵和向量运算
  • 支持常见线性代数操作
  • SIMD加速计算
  • 内存高效的数据结构
  • 线程安全的并行计算

安装

在Cargo.toml中添加依赖：

[dependencies]
lance-linalg = "0.3"

基本使用方法

创建向量和矩阵

use lance_linalg::{Matrix, Vector};

fn main() {
    // 创建向量
    let v1 = Vector::from_vec(vec![1.0, 2.0, 3.0]);
    let v2 = Vector::from_vec(vec![4.0, 5.0, 6.0]);
    
    // 创建矩阵
    let m = Matrix::from_rows(vec![
        vec![1.0, 2.0, 3.0],
        vec![4.0, 5.0, 6.0],
        vec![7.0, 8.0, 9.0],
    ]);
}

基本运算

// 向量加法
let v_sum = &v1 + &v2;

// 向量点积
let dot_product = v1.dot(&v2);

// 矩阵乘法
let m2 = Matrix::from_rows(vec![
    vec![1.0, 0.0, 0.0],
    vec![0.0, 极好的!以下是基于提供的内容整理的完整示例代码,展示了lance-linalg库的主要功能:

```rust
use lance_linalg::{Matrix, Vector};
use lance_linalg::prelude::*;
use rayon::prelude::*;

fn main() {
    // 1. 创建向量和矩阵
    println!("=== 创建向量和矩阵 ===");
    let v1 = Vector::from_vec(vec![1.0, 2.0, 3.0]);
    let v2 = Vector::from_vec(vec![4.0, 5.0, 6.0]);
    
    let m = Matrix::from_rows(vec![
        vec![1.0, 2.0, 3.0],
        vec![4.0, 5.0, 6.0],
        vec![7.0, 8.0, 9.0],
    ]);
    
    // 2. 基本运算
    println!("\n=== 基本运算 ===");
    let v_sum = &v1 + &v2;
    println!("向量加法: {:?}", v_sum);
    
    let dot_product = v1.dot(&v2);
    println!("向量点积: {}", dot_product);
    
    let m2 = Matrix::from_rows(vec![
        vec![1.0, 0.0, 0.0],
        vec![0.0, 1.0, 0.0],
        vec![0.0, 0.0, 1.0],
    ]);
    let m_product = m.matmul(&m2);
    println!("矩阵乘法结果: {:?}", m_product);
    
    // 3. 高级运算
    println!("\n=== 高级运算 ===");
    let m_transposed = m.transpose();
    println!("矩阵转置: {:?}", m_transposed);
    
    if let Some(inverse) = m2.inverse() {
        println!("矩阵求逆: {:?}", inverse);
    }
    
    // 4. 性能优化示例
    println!("\n=== 性能优化示例 ===");
    let v3: Vector<f64> = (0..10).into_par_iter()  // 简化为10个元素演示
        .map(|i| i as f64)
        .collect();

    let v4: Vector<f64> = (0..10).into_par_iter()
        .map(|i| (i * 2) as f64)
        .collect();

    let result = &v3 + &v4;
    println!("并行向量加法结果: {:?}", result);
    
    // 5. 线性回归实际应用
    println!("\n=== 线性回归实现 ===");
    let x = Matrix::from_rows(vec![
        vec![1.0, 1.0],
        vec![1.0, 2.0],
        vec![1.0, 3.0],
    ]);
    let y = Vector::from_vec(vec![2.0, 3.0, 4.0]);

    let weights = linear_regression(&x, &y);
    println!("回归权重: {:?}", weights);
}

fn linear_regression(x: &Matrix<f64>, y: &Vector<f64>) -> Vector<f64> {
    let x_t = x.transpose();
    let x_t_x = x_t.matmul(x);
    let x_t_y = x_t.matmul(&y.to_matrix());
    
    x_t_x.inverse()
        .expect("矩阵不可逆")
        .matmul(&x_t_y)
        .to_vector()
}

这个完整示例展示了:

  1. 向量和矩阵的创建
  2. 基本运算(加法、点积、矩阵乘法)
  3. 高级运算(转置、求逆)
  4. 使用Rayon实现的并行计算
  5. 线性回归的实际应用案例

运行结果将展示每一步的计算输出,帮助理解如何使用这个高性能线性代数库。

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