用于数据分析的 Kotlin 与 Java 库

从数据收集到模型构建，Kotlin 提供了强大的库来简化数据流水线中的各种任务。

除了自身的库之外，Kotlin 与 Java 具有 100% 的互操作性。这种互操作性有助于利用整个经过实践检验且性能卓越的 Java 库生态系统。凭借这一优势，在处理 Kotlin 数据项目 时，您可以轻松使用 Kotlin 库或 Java 库。

Kotlin 库

库	用途	功能
Kotlin DataFrame	数据收集 数据清理与处理	用于创建、排序和清理数据帧、特征工程等的操作 结构化数据处理 支持 CSV、JSON 和其他输入格式 从 SQL 数据库读取 与不同的 API 连接以访问数据并提高类型安全性
Kandy	数据探索与可视化	强大、可读且类型安全的 DSL，用于绘制各种类型的图表 为 JVM 编写的 Kotlin 开源库 支持 Kotlin Notebook、Datalore 和 Jupyter Notebook 与 Kotlin DataFrame 无缝集成
KotlinDL	模型构建	用 Kotlin 编写并受 Keras 启发的深度学习 API 从头开始训练深度学习模型，或导入现有的 Keras 和 ONNX 模型进行推理 通过迁移学习将现有的预训练模型调整到您的任务中 支持 Android 平台
Multik	数据清理与处理 模型构建	针对多维数组的数学运算（线性代数、统计学、算术和其他计算） 创建、复制、索引、切片和其他数组操作 Kotlin 惯用语风格的库，具有类型和维度安全性以及可更换的计算引擎等优势，可在 JVM 上或作为原生代码运行
Kotlin for Apache Spark	数据收集 数据清理与处理 数据探索与可视化 模型构建	Apache Spark 与 Kotlin 之间的兼容层 以 Kotlin 惯用语风格的代码执行 Apache Spark 数据转换操作 在花括号或方法引用中简单使用 Kotlin 功能，例如数据类和 lambda表达式
Lets-Plot	数据探索与可视化	用 Kotlin 编写的统计数据绘图 支持 Kotlin Notebook、Datalore 和 带有 Kotlin 内核的 Jupyter 兼容 JVM、JS 和 Python 在 Compose Multiplatform 应用程序中嵌入图表
KMath	数据清理与处理 数据探索与可视化 模型构建	在 Kotlin Multiplatform (JVM、JS、Native 和 Wasm) 中处理数学抽象的模块化库 用于代数结构、数学表达式、直方图和流操作的 API 现有 Java 和 Kotlin 库的可互换包装器，包括 ND4J、Apache Commons Math 和 Multik 受 Python 的 NumPy 启发，但具有类型安全性等其他额外功能
kravis	数据探索与可视化	表格数据可视化 受 R 语言的 ggplot 启发 支持 带有 Kotlin 内核的 Jupyter

Java 库

由于 Kotlin 提供了与 Java 的顶级互操作性，因此您可以在 Kotlin 代码中使用 Java 库执行数据任务。以下是此类库的一些示例：

库	用途	功能
Tablesaw	数据收集 数据清理与处理 数据探索与可视化	用于加载、清理、转换、筛选和汇总数据的工具 受 Plot.ly 启发
CoreNLP	数据清理与处理	自然语言处理工具包 文本的语言学标注，例如情感分析和引语归属 支持八种语言
Smile	数据清理与处理 数据探索与可视化 模型构建	现成的机器学习和自然语言处理算法 线性代数、图、插值和可视化工具 提供函数式 Kotlin API、Scala API、Clojure API 等
Smile-NLP-kt	数据清理与处理	针对 Smile 自然语言处理部分的 Scala 隐式转换的 Kotlin 重写版 以 Kotlin 扩展函数和接口形式提供的操作 断句、词干提取、词袋和其他任务
ND4J	数据清理与处理 模型构建	适用于 JVM 的矩阵数学库 超过 500 种数学、线性代数和深度学习操作
Apache Commons Math	数据清理与处理 模型构建	适用于 Java 的数学和统计运算 相关性、分布、线性代数、几何和其他运算 机器学习模型
NM Dev	数据清理与处理 模型构建	数值算法的 Java 数学库 面向对象的数值方法 线性代数、优化、统计学、微积分等操作
Apache OpenNLP	数据清理与处理 模型构建	基于机器学习的自然语言文本处理工具包 分词、句子分割、词性标注和其他任务 用于数据建模和模型验证的内置工具
Charts	数据探索与可视化	用于科学图表的 JavaFX 库 复杂图表，例如对数图、热图和力导向图
DeepLearning4J	模型构建	适用于 Java 的深度学习库 导入并重新训练模型（Pytorch、Tensorflow、Keras） 部署在 JVM 微服务环境、移动设备、IoT 和 Apache Spark 中
Timefold	模型构建	针对优化规划问题的求解器实用程序 兼容面向对象编程和函数式编程