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法學Lua程式設計中有哪些重要的科學庫？
雖然我們知道Lua作為嵌入式語言非常出色，但它也可以超越其基本用途，用於機器學習和統計分析等極端情況。
針對這種情況，市場上有很多科學庫可以充分利用Lua。讓我們來探索一下這些庫是什麼以及它們的功能。
當同時談到Lua和機器學習時，首先想到的是**Torch**專案。Torch專案是一個科學計算框架，廣泛支援機器學習演算法，並優先考慮GPU。由於易於使用且快速的指令碼語言LuaJIT和底層的C/CUDA實現，它易於使用且高效。
關於Torch專案需要注意的關鍵點是，它使用了LuaJIT，它是Lua的**即時編譯器**(Just-in-Time)，這使得使用它提供的**向量/矩陣/張量**數值庫更加容易。
另一個可以使用的是**Numeric Lua**專案。Numeric Lua專案是Lua程式語言的數值包。它包括對複數、多維矩陣、隨機數生成、快速傅立葉變換和特殊函式的支援。該專案包含不同的例程，它們只是不同著名機器學習庫的Lua包裝器。
最後一個絕對屬於此科學庫類別的專案是**Lunatic-python**專案。在這個專案中，Lua和Python之間實現了雙向通訊，因此可以在Lua程式碼中使用Python程式碼中存在的庫，反之亦然。
一個簡單的用例如下所示：
require("python")
numpy = python.import("numpy")
numpy.array ... etc ..
更新於：2021年7月19日
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