参考网址：
https://github.com/scalanlp/breeze/wiki/Installation
1.1 sbt环境安装
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手动安装sbt，然后通过xftp上床到Linux服务器
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开始使用sbt构建scala项目
1.2 sbt使用方法-shell快速构建
在配置好环境变量以后，直接在命令行中输入sbt，此时会进入sbt的shell交互式界面，如下图所示
然后进行项目的依赖配置,在这里我们以Spark中使用breeze库为实例（更多依赖库的设置可以参见Scaladex(https://index.scala-lang.org/)）在shell中输入下列四句话（每句话回车一下）：
1 set scalaVersion := "2.13.3" 2 set libraryDependencies += "org.scalanlp" %% "breeze" % "1.1" 3 set libraryDependencies += "org.scalanlp" %% "breeze-viz" % "1.1" 4 set resolvers += "Sonatype Releases" at "https://oss.sonatype.org/content/repositories/releases/" 5 console
这样依赖库就配置好了,当输入console之后，会直接进入scala-shell命令行,然后把依赖的库import导入:
这样可以直接开始使用库中的相关函数。
1.3 sbt使用方法-安装构建
我是采用手动安装的方式，因为一般手动安装成功率较高，不会产生因为源而导致速度过慢的问题。
sbt安装包直接搜索sbt官网。下载完成后，通过xftp上传到服务器。一般在服务器的、usr/local/目录下进行解压，然后添加环境变量（如果使用的是module模块，就往modulefile文件里面添加sbt的bin目录的位置就OK）。
现在就可以开始构建工程了，我是通过VsCode里面的Remote SSL模块进行连接服务器，并创建文件夹的，这样使用起来非常方便。
首先在/home/name/路径下建立一个项目文件夹：breezetest
然后再该项目文件夹下创建一个project文件夹和一个src文件夹。
在project里面创建一个build.properties文件，内容如下：
src文件夹下级创建main文件夹，main文件夹下级创建scala文件夹：
然后创建一个与src同级的文件为：build.sbt，里面就放官方的依赖，例如：
然后再terminal里面先加载一下环境，然后输入sbt:
然后run:
最终会生成target文件夹在项目文件夹中，不过不用管。最终的目录结构为：
2 breeze快速使用
2.1 简单操作
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创建向量
scala> val x = DenseVector.zeros[Double](5) x: breeze.linalg.DenseVector[Double] = DenseVector(0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0)
创建稠密向量，尽管元素是零，也会占用内存空间。同理，我们可以创建稀疏向量：SparseVector.zeros[Double](5)
如果要创建行向量，需要通过装置：
Transpose[Vector[T]]或者用x.t
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向量元素的访问
向量元素的索引是从0—length-1，也可以使用负索引。当i<0时，实际上是 (x(i) == x(x.length + i)).
scala> x(0) Double = 0.0 scala> x(1) = 2 scala> x breeze.linalg.DenseVector[Double] = DenseVector(0.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0)
也可以支持向量分片（注： 对向量集操作的时候需要用操作符：=）
scala> x(3 to 4) := .5 breeze.linalg.DenseVector[Double] = DenseVector(0.5, 0.5) scala> x breeze.linalg.DenseVector[Double] = DenseVector(0.0, 2.0, 0.0, 0.5, 0.5)
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创建矩阵
scala> val m = DenseMatrix.zeros[Int](5,5) m: breeze.linalg.DenseMatrix[Int] = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
刚才创建的稠密矩阵，列可以通过稠密向量DenseVectors访问，行可以通过稠密矩阵DenseMatrices访问
scala> (m.rows, m.cols) (Int, Int) = (5,5) scala> m(::,1) breeze.linalg.DenseVector[Int] = DenseVector(0, 0, 0, 0, 0) scala> m(4,::) := DenseVector(1,2,3,4,5).t // transpose to match row shape breeze.linalg.DenseMatrix[Int] = 1 2 3 4 5 scala> m breeze.linalg.DenseMatrix[Int] = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2 3 4 5
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访问矩阵
通过指定行和列的范围去指定矩阵的子矩阵
cala> m(0 to 1, 0 to 1) := DenseMatrix((3,1),(-1,-2)) breeze.linalg.DenseMatrix[Int] = 3 1 -1 -2 scala> m breeze.linalg.DenseMatrix[Int] = 3 1 0 0 0 -1 -2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2 3 4 5
2.2 核心概念
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breeze是默认为列主序的
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breeze的核心概念是矩阵和列向量
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行向量通常存储为只有一行的矩阵
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缺点是行向量到列向量的转换是使用转置切片(a.t(::，0))而不是简单的转置(a.t)执行的。