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在数据科学(Data Science)中使用 Kotlin

最终更新: 2024/03/21

无论是创建数据管道(data pipeline), 还是构建真实生产环境的机器学习模型(machine learning model), Kotlin 都可以是很好的数据处理工具:

  • Kotlin 代码简洁, 易读, 而且易于学习.
  • 静态类型系统, 以及 null 值安全性, 有助于创建可靠, 易于维护的代码, 而且易于追中错误.
  • Kotlin 是基于 JVM 平台的编程语言, 因此提供了非常好的运行性能, 并且可以灵活运用整个 Java 生态环境, 包括所有那些经过长期广泛使用的 Java 库.

交互式编辑器

Notebook, 比如 Kotlin Notebook, Jupyter Notebook, 以及 Datalore 提供了许多便利的工具, 用来可视化数据, 以及探索研究. Kotlin 与这些工具集成, 可以帮助你研究数据, 将你的发现与同事共享, 逐渐提升你的数据科学和机器学习技能.

Kotlin Notebook

Kotlin Notebook 是一个 IntelliJ IDEA plugin, 可以使用 Kotlin 来创建 notebook. 它利用了 Kotlin Kernel 来执行各个单元(cell), 并利用强大的 Kotlin IDE 支持, 实现实时的代码查看. 它现在是 Kotlin notebook 开发的推荐方式. 更多详情, 请阅读我们的 Blog.

Kotlin Notebook

Datalore 的 Kotlin Notebooks

通过 Datalore, 你可以直接 在浏览器中使用 Kotlin, 不需要额外安装. 你还可以通过 Kotlin notebooks 实时的协作, 编写代码时得到智能的代码辅助, 以及通过交互式报告或静态报告共享结果. 请参见 示例报告.

Kotlin in Datalore

注册免费的 Datalore 社区帐号来使用 Kotlin.

Jupyter 的 Kotlin Kernel

Jupyter Notebook 是一个开源的 Web 应用程序, 你可以用来创建和分享文档(也称为 "notebook"), 其中包含代码, 可视化的数据, 以及 Markdown 格式的文本. Kotlin-jupyter 是一个开源项目, 可以在 Jupyter Notebook 中添加对 Kotlin 的支持.

Kotlin in Jupyter notebook

关于 Kotlin Kernel 的安装指南, 文档, 以及示例, 请查看它的 GitHub 代码库.

库

Kotlin 社区开发了针对数据处理任务的各种库, 并在迅速扩大. 下面这些库可能会对你很有用:

Kotlin 库

  • Kotlin DataFrame 是一个结构化数据处理的库. 它既利用 Kotlin 语言的所有威力, 又利用 Jupyter notebook 和 REPL 中的间断性代码执行能力, 以图调和 Kotlin 的静态类型和数据的动态性质之间的冲突.

  • Kandy 是一个使用 Kotlin 开发的开源的 JVM 绘图库. 它提供了用于创建 Chart 的强大而且灵活的 DSL, 以及与 Kotlin Notebook 和 Kotlin DataFrame 的无缝集成.

  • Multik: Kotlin 编写的多维数组库. 这个库提供符合 Kotlin 语言习惯的, 类型安全并且维度安全的 API, 可对多维数组进行数学操作. Multik 提供了基于 JVM 和基于原生代码的计算引擎, 可相互替换, 以及两种引擎的组合, 用于性能优化.

  • KotlinDL 是一个高级的深度学习 API, 用 Kotlin 编写, 受 Keras 启发. 它提供了简单的 API, 可用于从头开始训练深度学习模型, 导入既有的 Keras 模型用于推断, 以及利用迁移学习(transfer learning)调节既有的预先训练的模型, 供你的任务使用.

  • Kotlin for Apache Spark 补足了 Kotlin 和 Apache Spark 之间缺少的兼容层. 它可以让 Kotlin 开发者使用熟悉的语言功能特性, 比如数据类, 以及在大括号或方法引用中将 Lambda 表达式用作简单表达式.

  • kmath 是一个实验性的库, 最初受 NumPy 的启发, 但它演化为更加灵活的抽象层次. 它实现了 Kotlin 类型的代数结构组合的数学操作, 为线性结构(linear structure), 表达式, 直方图(histogram), 流运算(streaming operation) 定义了 API, 对既有的 Java 和 Kotlin 库提供了可互换的包装, 包括 ND4J, Commons Math, Multik, 以及其它库.

  • lets-plot 是一个 Kotlin 编写的的库, 用于统计数据绘图. Lets-Plot 是一个跨平台库, 不仅可用于 JVM 平台, 而且可用于 JS 和 Python 平台.

  • kravis 是受 R 语言的 ggplot 启发产生的库, 用于表格数据(tabular data)的可视化.

  • londogard-nlp-toolkit 是一个工具库, 用于自然语言处理(Natural Language Processing), 比如 字(word)/子字(subword)/语句(sentence) 嵌入(embedding), 字频统计(word-frequency), 终止字(stopword), 词干(stemming), 等等.

Java 库

由于 Kotlin 对与 Java 的交互功能提供了一级支持, 因此你也可以在你的 Kotlin 代码中使用 Java 库来进行数据处理. 以下是这些 Java 库的一些例子:

  • DeepLearning4J - 针对 Java 的深度学习(deep learning)库

  • ND4J - 用于 JVM 平台的高效率矩阵数学库

  • Dex - 基于 Java 的数据可视化工具

  • Smile - 一个非常全面的系统, 包括机器学习, 自然语言处理, 线性代数, 图, 插值, 可视化. 除 Java API 外, Smile 还提供非常便利的 Kotlin API, 以及 Scala 和 Clojure API.
    • Smile-NLP-kt - 针对 Smile 的自然语言处理部分的 Scala 实现, 提供 Kotlin 重写的扩展函数和接口.

  • Apache Commons Math - 一个通用的 Java 库, 包括数学, 统计, 以及机器学习

  • NM Dev - Java 数学库, 包含了所有的经典数学运算.

  • OptaPlanner - 针对最优规划问题(optimization planning problem)的工具库

  • Charts - 用于科学计算的 JavaFX 图表库, 正在开发中

  • Apache OpenNLP - 一个基于机器学习的工具库 , 用于自然语言处理

  • CoreNLP - 一个自然语言处理工具库

  • Apache Mahout - 一个用于回归(regression), 聚类(clustering), 以及推荐(recommendation)的分布式框架

  • Weka - 用于数据挖掘任务的一组机器学习算法

  • Tablesaw - 一个 Java 数据框架. 包含基于 Plot.ly 的可视化库.