Scala有一个好的数学/统计资料库吗？[关闭]

我正在寻找一个用于scala的良好的开源库，用于数学和统计。希望像Apache Math或Colt之类的东西，但是在Scala中实现。

谁能指出我正确的方向？

是的有一些：

Scalalab

ScalaLab项目旨在为Java虚拟机提供高效的科学编程环境。该脚本语言基于Scala编程语言，该语言经过高级科学操作员的增强，并具有提供类似于Matlab的工作风格的集成环境。

脚本代码非常快，接近Java（有时更慢，有时更快），并且通常比等效的Matlab .m脚本快！

Scalala现在被Breeze取代

用于Scala的高性能数字线性代数库，在矢量和矩阵上具有丰富的类似于Matlab的运算符；数值例程库；支持绘图。

工厂

FACTORIE是用于可部署概率建模的工具包，在Scala中作为软件库实现。它为用户提供了简洁的语言来创建关系因子图，估计参数和进行推理。

卡索夫里

通过twitter进行图处理：

Cassovary从头开始设计，可有效处理数十亿条边的图形。它带有一些常见的节点和图形数据结构以及遍历算法。典型用法是进行大规模图形挖掘和分析。

在Twitter上，Cassovary形成了堆栈的最底层，我们用它来推动许多基于图形的功能，包括“ Who to Follow”和“ Similar to”。我们还将它用于Twitter搜索中的相关性以及确定用户将看到哪些“推荐产品”的算法。随着时间的推移，我们希望将某些产品功能中的更多非专有逻辑引入到Cassovary中。

代鸟

Twitter的抽象代数库：

代码针对于构建聚合系统（通过Scalding或Storm）。它最初是作为Scalding的Matrix API的一部分开发的，其中矩阵的值是Monoids，Groups或Rings的元素。随后，很明显，该代码在Scalding和Twitter的其他项目中具有更广泛的应用。

scala_prob

！具有实验地位！

sb_probdsl使用scala的新定界延续支持提供简单的离散概率编程支持。

马拉科夫

用于Scala的Markov Chain库

马尔可夫链表示随机过程，其中下一步骤的概率分布不仅仅取决于当前步骤，但不取决于先前的步骤。给该库一些训练数据，它将生成在统计上类似于它的新随机数据。

信号收集

Signal / Collect是用于大规模图形处理的编程模型和框架。该模型具有足够的表现力，可以在图形上简洁地制定许多迭代和数据流算法，同时允许框架透明地并行处理。

灰熊数学

包括统计和实用程序包。包含非常基本和众所周知的内容，例如means std ...

概率单子：

虽然它不是库，但可以帮助您处理概率。

Figaro是一个用于概率编程的Scala库。你可以找到关于费加罗这里更多信息费加罗参考

可从Figaro Github下载Figaro

该库的作者目前正在写一本关于使用Figaro的概率编程的书。这是到书页的链接：概率编程书

尖塔

Spire是Scala的数字库，旨在通用，快速且精确。

利用特殊化，宏，类型类和隐式等功能，Spire努力克服有关性能和精度折衷的传统知识。一个主要目标是允许开发人员编写有效的数字代码，而不必“接受”特定的数字表示形式。在大多数情况下，使用Spire专用类型类的通用实现与相应的直接实现具有相同的性能。