有许多矩阵库用于clojure：
这些图书馆之间的性能平衡是什么？ 我听说有一些底层实现，在（例如）矩阵实例化和操作性能之间存在权衡，但我无法找到详细说明这些注意事项的综合资源。
由于
答案 0 :(得分：6)
如果你想使用core.matrix，目前只有两种实现相当成熟和高效的实现：
Clatrix - 使用对原生BLAS vectorz-clj - 灵活而快速的纯JVM 实施这真的取决于你的用例。如果你最关心大线性代数运算并且不介意原生依赖，那么Clatrix是你目前最好的选择 - 仅仅因为BLAS实现如此之快。这对于：
如果你想做一般的数组编程工作，那么vectorz-clj具有纯JVM代码的优势，并且在数组/矩阵格式方面更加灵活。 vectorz-clj很好地支持你在Clatrix中无法做到的事情的例子：
总的来说，vectorz-clj对于大矩阵乘法这样的事情来说不会那么快，但对于许多其他操作和中小型矢量工作来说，Clatrix可能比vectorz-clj快。我通常会选择core.matrix，除非我认为线性代数性能会成为主要瓶颈。
其他core.matrix实现不太成熟，但可能仍然对特定用例有用。 core.matrix的一个很好的功能是能够在使用相同的通用API时混合和匹配实现，因此它不是“全有或全无”的选择。
免责声明：我已经创建或参与了上述许多项目。我希望我给出了一个相当公正和客观的评价。
如果您不需要core.matrix支持，那么您还有更多选择 - 您可以通过Clojure的Java互操作使用任何Java矩阵库。理论上，这些也可能成为{{1}}实现 - 唯一的限制是有人需要做扩展core.matrix协议的工作以支持新的矩阵类型。