Java矩阵库—jblas、ujmp、jmatio的相互转化

1）首先使用jmatio(v0.2)从.mat文件读取数据到内存中，并将其转化为二维数组的形式。

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存储的就是img矩阵变量的内容
MLDouble d=(MLDouble)mlArray;
double[][] matrix=(d.getArray());//只有jmatio v0.2版本中才有d.getArray方法

2）ujmp的矩阵可视化功能很棒，将二维数组matrix转化为ujmp下的Matrix只需要一行代码：

import org.ujmp.core.Matrix;
Matrix X=Matrix.Factory.importFromArray(matrix);//将二维数组转化为矩阵
X.showGUI();

3)相对于jama、ujmp，jblas的矩阵运算速度是很快的，可以将ujmp下的Matrix转化为jblas下的矩阵变量：

 float[][] array=X.toFloatArray();//ujmp下的Matrix转化为二维数组
FloatMatrix jblasMatrix=new Float(array);

当然，也可以将jblas下的Matrix转化为ujmp下的matrix，中间接口就是二维数组。

4）

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

jblas的官网和文档：

官网：http://jblas.org/

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

ujmp官网：https://ujmp.org/

Jama:

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

5）最后附上java各科学计算库的评测，其实java矩阵计算的性能不太好。

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