在數(shù)據(jù)科學(xué)中使用 C 和 C++
讓我們使用 C99 和 C++11 完成常見的數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)。
雖然 Python 和 R 之類的語言在數(shù)據(jù)科學(xué)中越來越受歡迎,但是 C 和 C++ 對于高效的數(shù)據(jù)科學(xué)來說是一個不錯的選擇。在本文中,我們將使用 C99 和 C++11 編寫一個程序,該程序使用 Anscombe 的四重奏數(shù)據(jù)集,下面將對其進行解釋。
我在一篇涉及 Python 和 GNU Octave 的文章中寫了我不斷學(xué)習(xí)編程語言的動機,值得大家回顧。這里所有的程序都需要在命令行上運行,而不是在圖形用戶界面(GUI)上運行。完整的示例可在 polyglot_fit 存儲庫中找到。
編程任務(wù)
你將在本系列中編寫的程序:
- 從 CSV 文件中讀取數(shù)據(jù)
- 用直線插值數(shù)據(jù)(即 f(x)=m ⋅ x + q)
- 將結(jié)果繪制到圖像文件
這是許多數(shù)據(jù)科學(xué)家遇到的普遍情況。示例數(shù)據(jù)是 Anscombe 的四重奏的第一組,如下表所示。這是一組人工構(gòu)建的數(shù)據(jù),當(dāng)擬合直線時可以提供相同的結(jié)果,但是它們的曲線非常不同。數(shù)據(jù)文件是一個文本文件,其中的制表符用作列分隔符,前幾行作為標(biāo)題。該任務(wù)將僅使用第一組(即前兩列)。
C 語言的方式
C 語言是通用編程語言,是當(dāng)今使用最廣泛的語言之一(依據(jù) TIOBE 指數(shù)、RedMonk 編程語言排名、編程語言流行度指數(shù)和 GitHub Octoverse 狀態(tài) 得來)。這是一種相當(dāng)古老的語言(大約誕生在 1973 年),并且用它編寫了許多成功的程序(例如 Linux 內(nèi)核和 Git 僅是其中的兩個例子)。它也是最接近計算機內(nèi)部運行機制的語言之一,因為它直接用于操作內(nèi)存。它是一種編譯語言;因此,源代碼必須由編譯器轉(zhuǎn)換為機器代碼。它的標(biāo)準(zhǔn)庫很小,功能也不多,因此人們開發(fā)了其它庫來提供缺少的功能。
我最常在數(shù)字運算中使用該語言,主要是因為其性能。我覺得使用起來很繁瑣,因為它需要很多樣板代碼,但是它在各種環(huán)境中都得到了很好的支持。C99 標(biāo)準(zhǔn)是最新版本,增加了一些漂亮的功能,并且得到了編譯器的良好支持。
我將一路介紹 C 和 C++ 編程的必要背景,以便初學(xué)者和高級用戶都可以繼續(xù)學(xué)習(xí)。
安裝
要使用 C99 進行開發(fā),你需要一個編譯器。我通常使用 Clang,不過 GCC 是另一個有效的開源編譯器。對于線性擬合,我選擇使用 GNU 科學(xué)庫。對于繪圖,我找不到任何明智的庫,因此該程序依賴于外部程序:Gnuplot。該示例還使用動態(tài)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來存儲數(shù)據(jù),該結(jié)構(gòu)在伯克利軟件分發(fā)版(BSD)中定義。
在 Fedora 中安裝很容易:
- sudo dnf install clang gnuplot gsl gsl-devel
代碼注釋
在 C99 中,注釋的格式是在行的開頭放置 //,行的其它部分將被解釋器丟棄。另外,/* 和 */ 之間的任何內(nèi)容也將被丟棄。
- // 這是一個注釋,會被解釋器忽略
- /* 這也被忽略 */
必要的庫
庫由兩部分組成:
- 頭文件,其中包含函數(shù)說明
- 包含函數(shù)定義的源文件
頭文件包含在源文件中,而庫文件的源文件則鏈接到可執(zhí)行文件。因此,此示例所需的頭文件是:
- // 輸入/輸出功能
- #include <stdio.h>
- // 標(biāo)準(zhǔn)庫
- #include <stdlib.h>
- // 字符串操作功能
- #include <string.h>
- // BSD 隊列
- #include <sys/queue.h>
- // GSL 科學(xué)功能
- #include <gsl/gsl_fit.h>
- #include <gsl/gsl_statistics_double.h>
主函數(shù)
在 C 語言中,程序必須位于稱為主函數(shù) main() 的特殊函數(shù)內(nèi):
- int main(void) {
- ...
- }
這與上一教程中介紹的 Python 不同,后者將運行在源文件中找到的所有代碼。
定義變量
在 C 語言中,變量必須在使用前聲明,并且必須與類型關(guān)聯(lián)。每當(dāng)你要使用變量時,都必須決定要在其中存儲哪種數(shù)據(jù)。你也可以指定是否打算將變量用作常量值,這不是必需的,但是編譯器可以從此信息中受益。 以下來自存儲庫中的 fitting_C99.c 程序:
- const char *input_file_name = "anscombe.csv";
- const char *delimiter = "\t";
- const unsigned int skip_header = 3;
- const unsigned int column_x = 0;
- const unsigned int column_y = 1;
- const char *output_file_name = "fit_C99.csv";
- const unsigned int N = 100;
C 語言中的數(shù)組不是動態(tài)的,從某種意義上說,數(shù)組的長度必須事先確定(即,在編譯之前):
- int data_array[1024];
由于你通常不知道文件中有多少個數(shù)據(jù)點,因此請使用單鏈列表。這是一個動態(tài)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),可以無限增長。幸運的是,BSD 提供了鏈表。這是一個示例定義:
- struct data_point {
- double x;
- double y;
- SLIST_ENTRY(data_point) entries;
- };
- SLIST_HEAD(data_list, data_point) head = SLIST_HEAD_INITIALIZER(head);
- SLIST_INIT(&head);
該示例定義了一個由結(jié)構(gòu)化值組成的 data_point 列表,該結(jié)構(gòu)化值同時包含 x 值和 y 值。語法相當(dāng)復(fù)雜,但是很直觀,詳細(xì)描述它就會太冗長了。
打印輸出
要在終端上打印,可以使用 printf() 函數(shù),其功能類似于 Octave 的 printf() 函數(shù)(在第一篇文章中介紹):
- printf("#### Anscombe's first set with C99 ####\n");
printf() 函數(shù)不會在打印字符串的末尾自動添加換行符,因此你必須添加換行符。第一個參數(shù)是一個字符串,可以包含傳遞給函數(shù)的其他參數(shù)的格式信息,例如:
- printf("Slope: %f\n", slope);
讀取數(shù)據(jù)
現(xiàn)在來到了困難的部分……有一些用 C 語言解析 CSV 文件的庫,但是似乎沒有一個庫足夠穩(wěn)定或流行到可以放入到 Fedora 軟件包存儲庫中。我沒有為本教程添加依賴項,而是決定自己編寫此部分。同樣,討論這些細(xì)節(jié)太啰嗦了,所以我只會解釋大致的思路。為了簡潔起見,將忽略源代碼中的某些行,但是你可以在存儲庫中找到完整的示例代碼。
首先,打開輸入文件:
- FILE* input_file = fopen(input_file_name, "r");
然后逐行讀取文件,直到出現(xiàn)錯誤或文件結(jié)束:
- while (!ferror(input_file) && !feof(input_file)) {
- size_t buffer_size = 0;
- char *buffer = NULL;
- getline(&buffer, &buffer_size, input_file);
- ...
- }
getline() 函數(shù)是 POSIX.1-2008 標(biāo)準(zhǔn)新增的一個不錯的函數(shù)。它可以讀取文件中的整行,并負(fù)責(zé)分配必要的內(nèi)存。然后使用 strtok() 函數(shù)將每一行分成字元token。遍歷字元,選擇所需的列:
- char *token = strtok(buffer, delimiter);
- while (token != NULL)
- {
- double value;
- sscanf(token, "%lf", &value);
- if (column == column_x) {
- x = value;
- } else if (column == column_y) {
- y = value;
- }
- column += 1;
- token = strtok(NULL, delimiter);
- }
最后,當(dāng)選擇了 x 和 y 值時,將新數(shù)據(jù)點插入鏈表中:
- struct data_point *datum = malloc(sizeof(struct data_point));
- datum->x = x;
- datum->y = y;
- SLIST_INSERT_HEAD(&head, datum, entries);
malloc() 函數(shù)為新數(shù)據(jù)點動態(tài)分配(保留)一些持久性內(nèi)存。
擬合數(shù)據(jù)
GSL 線性擬合函數(shù) gslfitlinear() 期望其輸入為簡單數(shù)組。因此,由于你將不知道要創(chuàng)建的數(shù)組的大小,因此必須手動分配它們的內(nèi)存:
- const size_t entries_number = row - skip_header - 1;
- double *x = malloc(sizeof(double) * entries_number);
- double *y = malloc(sizeof(double) * entries_number);
然后,遍歷鏈表以將相關(guān)數(shù)據(jù)保存到數(shù)組:
- SLIST_FOREACH(datum, &head, entries) {
- const double current_x = datum->x;
- const double current_y = datum->y;
- x[i] = current_x;
- y[i] = current_y;
- i += 1;
- }
現(xiàn)在你已經(jīng)處理完了鏈表,請清理它。要總是釋放已手動分配的內(nèi)存,以防止內(nèi)存泄漏。內(nèi)存泄漏是糟糕的、糟糕的、糟糕的(重要的話說三遍)。每次內(nèi)存沒有釋放時,花園侏儒都會找不到自己的頭:
- while (!SLIST_EMPTY(&head)) {
- struct data_point *datum = SLIST_FIRST(&head);
- SLIST_REMOVE_HEAD(&head, entries);
- free(datum);
- }
終于,終于!你可以擬合你的數(shù)據(jù)了:
- gsl_fit_linear(x, 1, y, 1, entries_number,
- &intercept, &slope,
- &cov00, &cov01, &cov11, &chi_squared);
- const double r_value = gsl_stats_correlation(x, 1, y, 1, entries_number);
- printf("Slope: %f\n", slope);
- printf("Intercept: %f\n", intercept);
- printf("Correlation coefficient: %f\n", r_value);
繪圖
你必須使用外部程序進行繪圖。因此,將擬合數(shù)據(jù)保存到外部文件:
- const double step_x = ((max_x + 1) - (min_x - 1)) / N;
- for (unsigned int i = 0; i < N; i += 1) {
- const double current_x = (min_x - 1) + step_x * i;
- const double current_y = intercept + slope * current_x;
- fprintf(output_file, "%f\t%f\n", current_x, current_y);
- }
用于繪制兩個文件的 Gnuplot 命令是:
- plot 'fit_C99.csv' using 1:2 with lines title 'Fit', 'anscombe.csv' using 1:2 with points pointtype 7 title 'Data'
結(jié)果
在運行程序之前,你必須編譯它:
- clang -std=c99 -I/usr/include/ fitting_C99.c -L/usr/lib/ -L/usr/lib64/ -lgsl -lgslcblas -o fitting_C99
這個命令告訴編譯器使用 C99 標(biāo)準(zhǔn)、讀取 fitting_C99.c 文件、加載 gsl 和 gslcblas 庫、并將結(jié)果保存到 fitting_C99。命令行上的結(jié)果輸出為:
- #### Anscombe's first set with C99 ####
- Slope: 0.500091
- Intercept: 3.000091
- Correlation coefficient: 0.816421
這是用 Gnuplot 生成的結(jié)果圖像:
C++11 方式
C++ 語言是一種通用編程語言,也是當(dāng)今使用的最受歡迎的語言之一。它是作為 C 的繼承人創(chuàng)建的(誕生于 1983 年),重點是面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(OOP)。C++ 通常被視為 C 的超集,因此 C 程序應(yīng)該能夠使用 C++ 編譯器進行編譯。這并非完全正確,因為在某些極端情況下它們的行為有所不同。 根據(jù)我的經(jīng)驗,C++ 與 C 相比需要更少的樣板代碼,但是如果要進行面向?qū)ο箝_發(fā),語法會更困難。C++11 標(biāo)準(zhǔn)是最新版本,增加了一些漂亮的功能,并且基本上得到了編譯器的支持。
由于 C++ 在很大程度上與 C 兼容,因此我將僅強調(diào)兩者之間的區(qū)別。我在本部分中沒有涵蓋的任何部分,則意味著它與 C 中的相同。
安裝
這個 C++ 示例的依賴項與 C 示例相同。 在 Fedora 上,運行:
- sudo dnf install clang gnuplot gsl gsl-devel
必要的庫
庫的工作方式與 C 語言相同,但是 include 指令略有不同:
- #include <cstdlib>
- #include <cstring>
- #include <iostream>
- #include <fstream>
- #include <string>
- #include <vector>
- #include <algorithm>
- extern "C" {
- #include <gsl/gsl_fit.h>
- #include <gsl/gsl_statistics_double.h>
- }
由于 GSL 庫是用 C 編寫的,因此你必須將這個特殊情況告知編譯器。
定義變量
與 C 語言相比,C++ 支持更多的數(shù)據(jù)類型(類),例如,與其 C 語言版本相比,string 類型具有更多的功能。相應(yīng)地更新變量的定義:
- const std::string input_file_name("anscombe.csv");
對于字符串之類的結(jié)構(gòu)化對象,你可以定義變量而無需使用 = 符號。
打印輸出
你可以使用 printf() 函數(shù),但是 cout 對象更慣用。使用運算符 << 來指示要使用 cout 打印的字符串(或?qū)ο?:
- std::cout << "#### Anscombe's first set with C++11 ####" << std::endl;
- ...
- std::cout << "Slope: " << slope << std::endl;
- std::cout << "Intercept: " << intercept << std::endl;
- std::cout << "Correlation coefficient: " << r_value << std::endl;
讀取數(shù)據(jù)
該方案與以前相同。將打開文件并逐行讀取文件,但語法不同:
- std::ifstream input_file(input_file_name);
- while (input_file.good()) {
- std::string line;
- getline(input_file, line);
- ...
- }
使用與 C99 示例相同的功能提取行字元。代替使用標(biāo)準(zhǔn)的 C 數(shù)組,而是使用兩個向量。向量是 C++ 標(biāo)準(zhǔn)庫中對 C 數(shù)組的擴展,它允許動態(tài)管理內(nèi)存而無需顯式調(diào)用 malloc():
- std::vector<double> x;
- std::vector<double> y;
- // Adding an element to x and y:
- x.emplace_back(value);
- y.emplace_back(value);
擬合數(shù)據(jù)
要在 C++ 中擬合,你不必遍歷列表,因為向量可以保證具有連續(xù)的內(nèi)存。你可以將向量緩沖區(qū)的指針直接傳遞給擬合函數(shù):
- gsl_fit_linear(x.data(), 1, y.data(), 1, entries_number,
- &intercept, &slope,
- &cov00, &cov01, &cov11, &chi_squared);
- const double r_value = gsl_stats_correlation(x.data(), 1, y.data(), 1, entries_number);
- std::cout << "Slope: " << slope << std::endl;
- std::cout << "Intercept: " << intercept << std::endl;
- std::cout << "Correlation coefficient: " << r_value << std::endl;
繪圖
使用與以前相同的方法進行繪圖。 寫入文件:
- const double step_x = ((max_x + 1) - (min_x - 1)) / N;
- for (unsigned int i = 0; i < N; i += 1) {
- const double current_x = (min_x - 1) + step_x * i;
- const double current_y = intercept + slope * current_x;
- output_file << current_x << "\t" << current_y << std::endl;
- }
- output_file.close();
然后使用 Gnuplot 進行繪圖。
結(jié)果
在運行程序之前,必須使用類似的命令對其進行編譯:
- clang++ -std=c++11 -I/usr/include/ fitting_Cpp11.cpp -L/usr/lib/ -L/usr/lib64/ -lgsl -lgslcblas -o fitting_Cpp11
命令行上的結(jié)果輸出為:
- #### Anscombe's first set with C++11 ####
- Slope: 0.500091
- Intercept: 3.00009
- Correlation coefficient: 0.816421
這就是用 Gnuplot 生成的結(jié)果圖像:
結(jié)論
本文提供了用 C99 和 C++11 編寫的數(shù)據(jù)擬合和繪圖任務(wù)的示例。由于 C++ 在很大程度上與 C 兼容,因此本文利用了它們的相似性來編寫了第二個示例。在某些方面,C++ 更易于使用,因為它部分減輕了顯式管理內(nèi)存的負(fù)擔(dān)。但是其語法更加復(fù)雜,因為它引入了為 OOP 編寫類的可能性。但是,仍然可以用 C 使用 OOP 方法編寫軟件。由于 OOP 是一種編程風(fēng)格,因此可以在任何語言中使用。在 C 中有一些很好的 OOP 示例,例如 GObject 和 Jansson庫。
對于數(shù)字運算,我更喜歡在 C99 中進行,因為它的語法更簡單并且得到了廣泛的支持。直到最近,C++11 還沒有得到廣泛的支持,我傾向于避免使用先前版本中的粗糙不足之處。對于更復(fù)雜的軟件,C++ 可能是一個不錯的選擇。
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