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[#]: collector: (lujun9972)
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[#]: translator: (wxy)
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[#]: reviewer: (wxy)
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[#]: publisher: (wxy)
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[#]: url: (https://linux.cn/article-11950-1.html)
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[#]: subject: (Using C and C++ for data science)
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[#]: via: (https://opensource.com/article/20/2/c-data-science)
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[#]: author: (Cristiano L. Fontana https://opensource.com/users/cristianofontana)
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在数据科学中使用 C 和 C++
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======
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> 让我们使用 C99 和 C++11 完成常见的数据科学任务。
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![metrics and data shown on a computer screen][1]
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虽然 [Python][2] 和 [R][3] 之类的语言在数据科学中越来越受欢迎，但是 C 和 C++ 对于高效的数据科学来说是一个不错的选择。在本文中，我们将使用 [C99][4] 和 [C++11][5] 编写一个程序，该程序使用 [Anscombe 的四重奏][6]数据集，下面将对其进行解释。
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我在一篇涉及 [Python 和 GNU Octave][7] 的文章中写了我不断学习编程语言的动机，值得大家回顾。这里所有的程序都需要在[命令行][8]上运行，而不是在[图形用户界面（GUI）][9]上运行。完整的示例可在 [polyglot_fit 存储库][10]中找到。
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### 编程任务
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你将在本系列中编写的程序：
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* 从 [CSV 文件][11]中读取数据
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* 用直线插值数据（即 `f(x)=m ⋅ x + q`）
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* 将结果绘制到图像文件
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这是许多数据科学家遇到的普遍情况。示例数据是 [Anscombe 的四重奏][6]的第一组，如下表所示。这是一组人工构建的数据，当拟合直线时可以提供相同的结果，但是它们的曲线非常不同。数据文件是一个文本文件，其中的制表符用作列分隔符，前几行作为标题。该任务将仅使用第一组（即前两列）。
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### C 语言的方式
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[C][12] 语言是通用编程语言，是当今使用最广泛的语言之一（依据 [TIOBE 指数][13]、[RedMonk 编程语言排名][14]、[编程语言流行度指数][15]和 [GitHub Octoverse 状态][16] 得来）。这是一种相当古老的语言（大约诞生在 1973 年），并且用它编写了许多成功的程序（例如 Linux 内核和 Git 仅是其中的两个例子）。它也是最接近计算机内部运行机制的语言之一，因为它直接用于操作内存。它是一种[编译语言][17]；因此，源代码必须由[编译器][18]转换为[机器代码][19]。它的[标准库][20]很小，功能也不多，因此人们开发了其它库来提供缺少的功能。
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我最常在[数字运算][21]中使用该语言，主要是因为其性能。我觉得使用起来很繁琐，因为它需要很多[样板代码][22]，但是它在各种环境中都得到了很好的支持。C99 标准是最新版本，增加了一些漂亮的功能，并且得到了编译器的良好支持。
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我将一路介绍 C 和 C++ 编程的必要背景，以便初学者和高级用户都可以继续学习。
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#### 安装
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要使用 C99 进行开发，你需要一个编译器。我通常使用 [Clang][23]，不过 [GCC][24] 是另一个有效的开源编译器。对于线性拟合，我选择使用 [GNU 科学库][25]。对于绘图，我找不到任何明智的库，因此该程序依赖于外部程序：[Gnuplot][26]。该示例还使用动态数据结构来存储数据，该结构在[伯克利软件分发版（BSD）][27]中定义。
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在 [Fedora][28] 中安装很容易：
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```
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sudo dnf install clang gnuplot gsl gsl-devel
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```
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#### 代码注释
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在 C99 中，[注释][29]的格式是在行的开头放置 `//`，行的其它部分将被解释器丢弃。另外，`/*` 和 `*/` 之间的任何内容也将被丢弃。
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```
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// 这是一个注释，会被解释器忽略
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/* 这也被忽略 */
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```
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#### 必要的库
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库由两部分组成：
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* [头文件][30]，其中包含函数说明
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* 包含函数定义的源文件
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头文件包含在源文件中，而库文件的源文件则[链接][31]到可执行文件。因此，此示例所需的头文件是：
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```
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// 输入/输出功能
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#include <stdio.h>
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// 标准库
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#include <stdlib.h>
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// 字符串操作功能
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#include <string.h>
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// BSD 队列
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#include <sys/queue.h>
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// GSL 科学功能
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#include <gsl/gsl_fit.h>
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#include <gsl/gsl_statistics_double.h>
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```
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#### 主函数
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在 C 语言中，程序必须位于称为主函数 [main()][32] 的特殊函数内：
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```
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int main(void) {
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...
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}
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```
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这与上一教程中介绍的 Python 不同，后者将运行在源文件中找到的所有代码。
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#### 定义变量
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在 C 语言中，变量必须在使用前声明，并且必须与类型关联。每当你要使用变量时，都必须决定要在其中存储哪种数据。你也可以指定是否打算将变量用作常量值，这不是必需的，但是编译器可以从此信息中受益。 以下来自存储库中的 [fitting_C99.c 程序][33]：
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```
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const char *input_file_name = "anscombe.csv";
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const char *delimiter = "\t";
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const unsigned int skip_header = 3;
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const unsigned int column_x = 0;
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const unsigned int column_y = 1;
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const char *output_file_name = "fit_C99.csv";
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const unsigned int N = 100;
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```
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C 语言中的数组不是动态的，从某种意义上说，数组的长度必须事先确定（即，在编译之前）：
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```
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int data_array[1024];
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```
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由于你通常不知道文件中有多少个数据点，因此请使用[单链列表][34]。这是一个动态数据结构，可以无限增长。幸运的是，BSD [提供了链表][35]。这是一个示例定义：
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```
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struct data_point {
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double x;
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double y;
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SLIST_ENTRY(data_point) entries;
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};
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SLIST_HEAD(data_list, data_point) head = SLIST_HEAD_INITIALIZER(head);
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SLIST_INIT(&head);
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```
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该示例定义了一个由结构化值组成的 `data_point` 列表，该结构化值同时包含 `x` 值和 `y` 值。语法相当复杂，但是很直观，详细描述它就会太冗长了。
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#### 打印输出
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要在终端上打印，可以使用 [printf()][36] 函数，其功能类似于 Octave 的 `printf()` 函数（在第一篇文章中介绍）：
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```
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printf("#### Anscombe's first set with C99 ####\n");
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```
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`printf()` 函数不会在打印字符串的末尾自动添加换行符，因此你必须添加换行符。第一个参数是一个字符串，可以包含传递给函数的其他参数的格式信息，例如：
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```
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printf("Slope: %f\n", slope);
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```
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#### 读取数据
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现在来到了困难的部分……有一些用 C 语言解析 CSV 文件的库，但是似乎没有一个库足够稳定或流行到可以放入到 Fedora 软件包存储库中。我没有为本教程添加依赖项，而是决定自己编写此部分。同样，讨论这些细节太啰嗦了，所以我只会解释大致的思路。为了简洁起见，将忽略源代码中的某些行，但是你可以在存储库中找到完整的示例代码。
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首先，打开输入文件：
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```
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FILE* input_file = fopen(input_file_name, "r");
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```
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然后逐行读取文件，直到出现错误或文件结束：
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```
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while (!ferror(input_file) && !feof(input_file)) {
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size_t buffer_size = 0;
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char *buffer = NULL;
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getline(&buffer, &buffer_size, input_file);
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...
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}
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```
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[getline()][39] 函数是 [POSIX.1-2008 标准][40]新增的一个不错的函数。它可以读取文件中的整行，并负责分配必要的内存。然后使用 [strtok()][42] 函数将每一行分成<ruby>[字元][41]<rt>token</rt></ruby>。遍历字元，选择所需的列：
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```
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char *token = strtok(buffer, delimiter);
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while (token != NULL)
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{
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double value;
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sscanf(token, "%lf", &value);
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if (column == column_x) {
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x = value;
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} else if (column == column_y) {
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y = value;
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}
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column += 1;
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token = strtok(NULL, delimiter);
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}
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```
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最后，当选择了 `x` 和 `y` 值时，将新数据点插入链表中：
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```
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struct data_point *datum = malloc(sizeof(struct data_point));
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datum->x = x;
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datum->y = y;
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SLIST_INSERT_HEAD(&head, datum, entries);
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```
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[malloc()][46] 函数为新数据点动态分配（保留）一些持久性内存。
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#### 拟合数据
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GSL 线性拟合函数 [gsl_fit_linear()][47] 期望其输入为简单数组。因此，由于你将不知道要创建的数组的大小，因此必须手动分配它们的内存：
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```
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const size_t entries_number = row - skip_header - 1;
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double *x = malloc(sizeof(double) * entries_number);
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double *y = malloc(sizeof(double) * entries_number);
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```
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然后，遍历链表以将相关数据保存到数组：
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```
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SLIST_FOREACH(datum, &head, entries) {
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const double current_x = datum->x;
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const double current_y = datum->y;
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x[i] = current_x;
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y[i] = current_y;
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i += 1;
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}
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```
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现在你已经处理完了链表，请清理它。要**总是**释放已手动分配的内存，以防止[内存泄漏][48]。内存泄漏是糟糕的、糟糕的、糟糕的（重要的话说三遍）。每次内存没有释放时，花园侏儒都会找不到自己的头：
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```
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while (!SLIST_EMPTY(&head)) {
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struct data_point *datum = SLIST_FIRST(&head);
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SLIST_REMOVE_HEAD(&head, entries);
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free(datum);
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}
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```
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终于，终于！你可以拟合你的数据了：
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```
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gsl_fit_linear(x, 1, y, 1, entries_number,
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&intercept, &slope,
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&cov00, &cov01, &cov11, &chi_squared);
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||
const double r_value = gsl_stats_correlation(x, 1, y, 1, entries_number);
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||
printf("Slope: %f\n", slope);
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||
printf("Intercept: %f\n", intercept);
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||
printf("Correlation coefficient: %f\n", r_value);
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```
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#### 绘图
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你必须使用外部程序进行绘图。因此，将拟合数据保存到外部文件：
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```
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const double step_x = ((max_x + 1) - (min_x - 1)) / N;
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for (unsigned int i = 0; i < N; i += 1) {
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const double current_x = (min_x - 1) + step_x * i;
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const double current_y = intercept + slope * current_x;
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fprintf(output_file, "%f\t%f\n", current_x, current_y);
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}
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```
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用于绘制两个文件的 Gnuplot 命令是：
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```
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plot 'fit_C99.csv' using 1:2 with lines title 'Fit', 'anscombe.csv' using 1:2 with points pointtype 7 title 'Data'
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```
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#### 结果
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在运行程序之前，你必须编译它：
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```
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clang -std=c99 -I/usr/include/ fitting_C99.c -L/usr/lib/ -L/usr/lib64/ -lgsl -lgslcblas -o fitting_C99
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```
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这个命令告诉编译器使用 C99 标准、读取 `fitting_C99.c` 文件、加载 `gsl` 和 `gslcblas` 库、并将结果保存到 `fitting_C99`。命令行上的结果输出为：
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```
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#### Anscombe's first set with C99 ####
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Slope: 0.500091
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Intercept: 3.000091
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Correlation coefficient: 0.816421
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```
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这是用 Gnuplot 生成的结果图像：
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![Plot and fit of the dataset obtained with C99][52]
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### C++11 方式
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[C++][53] 语言是一种通用编程语言，也是当今使用的最受欢迎的语言之一。它是作为 [C 的继承人][54]创建的（诞生于 1983 年），重点是[面向对象程序设计（OOP）][55]。C++ 通常被视为 C 的超集，因此 C 程序应该能够使用 C++ 编译器进行编译。这并非完全正确，因为在某些极端情况下它们的行为有所不同。 根据我的经验，C++ 与 C 相比需要更少的样板代码，但是如果要进行面向对象开发，语法会更困难。C++11 标准是最新版本，增加了一些漂亮的功能，并且基本上得到了编译器的支持。
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由于 C++ 在很大程度上与 C 兼容，因此我将仅强调两者之间的区别。我在本部分中没有涵盖的任何部分，则意味着它与 C 中的相同。
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#### 安装
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这个 C++ 示例的依赖项与 C 示例相同。 在 Fedora 上，运行：
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```
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sudo dnf install clang gnuplot gsl gsl-devel
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```
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#### 必要的库
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库的工作方式与 C 语言相同，但是 `include` 指令略有不同：
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```
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#include <cstdlib>
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#include <cstring>
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#include <iostream>
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#include <fstream>
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#include <string>
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#include <vector>
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#include <algorithm>
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extern "C" {
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#include <gsl/gsl_fit.h>
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#include <gsl/gsl_statistics_double.h>
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}
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```
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||
由于 GSL 库是用 C 编写的，因此你必须将这个特殊情况告知编译器。
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#### 定义变量
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与 C 语言相比，C++ 支持更多的数据类型（类），例如，与其 C 语言版本相比，`string` 类型具有更多的功能。相应地更新变量的定义：
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```
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const std::string input_file_name("anscombe.csv");
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```
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对于字符串之类的结构化对象，你可以定义变量而无需使用 `=` 符号。
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#### 打印输出
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你可以使用 `printf()` 函数，但是 `cout` 对象更惯用。使用运算符 `<<` 来指示要使用 `cout` 打印的字符串（或对象）：
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```
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std::cout << "#### Anscombe's first set with C++11 ####" << std::endl;
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||
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||
...
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|
||
std::cout << "Slope: " << slope << std::endl;
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||
std::cout << "Intercept: " << intercept << std::endl;
|
||
std::cout << "Correlation coefficient: " << r_value << std::endl;
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||
```
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#### 读取数据
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该方案与以前相同。将打开文件并逐行读取文件，但语法不同：
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```
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std::ifstream input_file(input_file_name);
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||
while (input_file.good()) {
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||
std::string line;
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||
getline(input_file, line);
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||
...
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||
}
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```
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||
使用与 C99 示例相同的功能提取行字元。代替使用标准的 C 数组，而是使用两个[向量][56]。向量是 [C++ 标准库][57]中对 C 数组的扩展，它允许动态管理内存而无需显式调用 `malloc()`：
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```
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std::vector<double> x;
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std::vector<double> y;
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// Adding an element to x and y:
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||
x.emplace_back(value);
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||
y.emplace_back(value);
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```
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#### 拟合数据
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要在 C++ 中拟合，你不必遍历列表，因为向量可以保证具有连续的内存。你可以将向量缓冲区的指针直接传递给拟合函数：
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```
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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;
|
||
```
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||
#### 绘图
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使用与以前相同的方法进行绘图。 写入文件：
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```
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const double step_x = ((max_x + 1) - (min_x - 1)) / N;
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||
for (unsigned int i = 0; i < N; i += 1) {
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||
const double current_x = (min_x - 1) + step_x * i;
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||
const double current_y = intercept + slope * current_x;
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||
output_file << current_x << "\t" << current_y << std::endl;
|
||
}
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output_file.close();
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```
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然后使用 Gnuplot 进行绘图。
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#### 结果
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在运行程序之前，必须使用类似的命令对其进行编译：
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```
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clang++ -std=c++11 -I/usr/include/ fitting_Cpp11.cpp -L/usr/lib/ -L/usr/lib64/ -lgsl -lgslcblas -o fitting_Cpp11
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```
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||
命令行上的结果输出为：
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```
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#### Anscombe's first set with C++11 ####
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||
Slope: 0.500091
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||
Intercept: 3.00009
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||
Correlation coefficient: 0.816421
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||
```
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这就是用 Gnuplot 生成的结果图像：
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![Plot and fit of the dataset obtained with C++11][58]
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### 结论
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本文提供了用 C99 和 C++11 编写的数据拟合和绘图任务的示例。由于 C++ 在很大程度上与 C 兼容，因此本文利用了它们的相似性来编写了第二个示例。在某些方面，C++ 更易于使用，因为它部分减轻了显式管理内存的负担。但是其语法更加复杂，因为它引入了为 OOP 编写类的可能性。但是，仍然可以用 C 使用 OOP 方法编写软件。由于 OOP 是一种编程风格，因此可以在任何语言中使用。在 C 中有一些很好的 OOP 示例，例如 [GObject][59] 和 [Jansson][60]库。
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||
对于数字运算，我更喜欢在 C99 中进行，因为它的语法更简单并且得到了广泛的支持。直到最近，C++11 还没有得到广泛的支持，我倾向于避免使用先前版本中的粗糙不足之处。对于更复杂的软件，C++ 可能是一个不错的选择。
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你是否也将 C 或 C++ 用于数据科学？在评论中分享你的经验。
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via: https://opensource.com/article/20/2/c-data-science
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作者：[Cristiano L. Fontana][a]
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选题：[lujun9972][b]
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译者：[wxy](https://github.com/wxy)
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||
校对：[wxy](https://github.com/wxy)
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||
本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出
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||
[a]: https://opensource.com/users/cristianofontana
|
||
[b]: https://github.com/lujun9972
|
||
[1]: https://opensource.com/sites/default/files/styles/image-full-size/public/lead-images/metrics_data_dashboard_system_computer_analytics.png?itok=oxAeIEI- (metrics and data shown on a computer screen)
|
||
[2]: https://opensource.com/article/18/9/top-3-python-libraries-data-science
|
||
[3]: https://opensource.com/article/19/5/learn-python-r-data-science
|
||
[4]: https://en.wikipedia.org/wiki/C99
|
||
[5]: https://en.wikipedia.org/wiki/C%2B%2B11
|
||
[6]: https://en.wikipedia.org/wiki/Anscombe%27s_quartet
|
||
[7]: https://linux.cn/article-11943-1.html
|
||
[8]: https://en.wikipedia.org/wiki/Command-line_interface
|
||
[9]: https://en.wikipedia.org/wiki/Graphical_user_interface
|
||
[10]: https://gitlab.com/cristiano.fontana/polyglot_fit
|
||
[11]: https://en.wikipedia.org/wiki/Comma-separated_values
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||
[12]: https://en.wikipedia.org/wiki/C_%28programming_language%29
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[13]: https://www.tiobe.com/tiobe-index/
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[14]: https://redmonk.com/sogrady/2019/07/18/language-rankings-6-19/
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[15]: http://pypl.github.io/PYPL.html
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[16]: https://octoverse.github.com/
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[17]: https://en.wikipedia.org/wiki/Compiled_language
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[18]: https://en.wikipedia.org/wiki/Compiler
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[19]: https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_code
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[20]: https://en.wikipedia.org/wiki/C_standard_library
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[21]: https://en.wiktionary.org/wiki/number-crunching
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[22]: https://en.wikipedia.org/wiki/Boilerplate_code
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[23]: https://clang.llvm.org/
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[24]: https://gcc.gnu.org/
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||
[25]: https://www.gnu.org/software/gsl/
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[26]: http://www.gnuplot.info/
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||
[27]: https://en.wikipedia.org/wiki/Berkeley_Software_Distribution
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[28]: https://getfedora.org/
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[29]: https://en.wikipedia.org/wiki/Comment_(computer_programming)
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||
[30]: https://en.wikipedia.org/wiki/Include_directive
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[31]: https://en.wikipedia.org/wiki/Linker_%28computing%29
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||
[32]: https://en.wikipedia.org/wiki/Entry_point#C_and_C++
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[33]: https://gitlab.com/cristiano.fontana/polyglot_fit/-/blob/master/fitting_C99.c
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||
[34]: https://en.wikipedia.org/wiki/Linked_list#Singly_linked_list
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[35]: http://man7.org/linux/man-pages/man3/queue.3.html
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||
[36]: https://en.wikipedia.org/wiki/Printf_format_string
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[37]: http://www.opengroup.org/onlinepubs/009695399/functions/ferror.html
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[38]: http://www.opengroup.org/onlinepubs/009695399/functions/feof.html
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[39]: http://man7.org/linux/man-pages/man3/getline.3.html
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[40]: https://en.wikipedia.org/wiki/POSIX
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[41]: https://en.wikipedia.org/wiki/Lexical_analysis#Token
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[42]: http://man7.org/linux/man-pages/man3/strtok.3.html
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[43]: http://www.opengroup.org/onlinepubs/009695399/functions/strtok.html
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[44]: http://www.opengroup.org/onlinepubs/009695399/functions/sscanf.html
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[45]: http://www.opengroup.org/onlinepubs/009695399/functions/malloc.html
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[46]: http://man7.org/linux/man-pages/man3/malloc.3.html
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[47]: https://www.gnu.org/software/gsl/doc/html/lls.html
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[48]: https://en.wikipedia.org/wiki/Memory_leak
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[49]: http://www.opengroup.org/onlinepubs/009695399/functions/free.html
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[50]: http://www.opengroup.org/onlinepubs/009695399/functions/printf.html
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||
[51]: http://www.opengroup.org/onlinepubs/009695399/functions/fprintf.html
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[52]: https://opensource.com/sites/default/files/uploads/fit_c99.png (Plot and fit of the dataset obtained with C99)
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[53]: https://en.wikipedia.org/wiki/C%2B%2B
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[54]: http://www.cplusplus.com/info/history/
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[55]: https://en.wikipedia.org/wiki/Object-oriented_programming
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[56]: https://en.wikipedia.org/wiki/Sequence_container_%28C%2B%2B%29#Vector
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||
[57]: https://en.wikipedia.org/wiki/C%2B%2B_Standard_Library
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[58]: https://opensource.com/sites/default/files/uploads/fit_cpp11.png (Plot and fit of the dataset obtained with C++11)
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[59]: https://en.wikipedia.org/wiki/GObject
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[60]: http://www.digip.org/jansson/
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