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Swift for Data Science!

多年来,我有过使用一些可怕语言的可疑启发经验,但在最后几年,我有幸学习了Swift

虽然我最初学习了Swift for iOS开发,但它已经从Xcode和Apple生态系统中解放出来,并且能够在Linux上运行(并且可能在其他任何LLVM上运行)。

像许多人一样,我倾向于偏向于面对新领域时我已经知道的语言(咳嗽反应原生咳嗽),所以半开玩笑地建议我们应该尝试使用Swift进行数据科学,而不是现有的Python 。

然后,在2018年TensorFlow开发者峰会上Chris Lattner(LLVM的作者,Clang和Swift)宣布了Swift for TensorFlow  - 将TensorFlow API和概念一流集成到Swift中。不仅如此,还有上游工作为Swift添加更好的动态语言互操作,因此在Swift中使用Python尽可能无缝

因此,感觉我的个人偏见已经过验证,我开始寻找Swift的标准Python数据科学库(matlibplotnumpyscipypandasscikit-learn)的等价物。

  • Nifty演示) - 是一个用于Swift编程语言的通用数值计算库,考虑到性能和易用性。
  • Surge  - 一个Swift库,它使用Accelerate框架为矩阵数学,数字信号处理和图像处理提供高性能函数。
  • Swift-AI  - Swift AI是一个完全用Swift编写的高性能深度学习库。
  • swix主页) - Swift矩阵和机器学习库

还没有找到Pandas或Matlibplot的等价物,但我确信这只是时间问题。

原文:https://medium.com/eliiza-ai/swift-for-data-science-2edbff9bc19e

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