如何在Debian上使用Rust进行数据科学计算

在 Debian 上使用 Rust 进行数据科学计算

一 环境准备

• 安装基础工具与构建链：sudo apt-get update & & sudo apt-get install -y curl build-essential。这些工具用于下载安装器与编译本地依赖。随后通过 rustup 安装 Rust 工具链：执行 curl --proto ‘=https’ --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh，完成后执行 source $HOME/.cargo/env，并用 rustc --version 验证安装。为加速国内依赖下载，可在 ~/.cargo/config.toml 配置镜像，例如清华源： [source.crates-io] replace-with = ‘tuna’ [source.tuna] registry = “https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/git/crates.io-index.git”。

二 常用库与用途

• 数据处理与数值计算：ndarray（多维数组）、polars（高性能 DataFrame）、DataFusion（查询/引擎）、Serde（序列化）。
• 机器学习与深度学习：linfa（通用 ML，类 scikit-learn）、smartcore（易用的传统算法）、tch-rs（PyTorch 绑定，支持 GPU）、candle（轻量框架，CPU/GPU）。
• 数值与科学计算扩展：ndarray-stats（统计方法）、GSL 绑定（rust-gsl）（如需调用 GNU 科学库的数值例程）。

三 快速上手示例

• 示例一 数据处理与统计（Polars + ndarray-stats）

  1. 新建项目：cargo new data_analysis & & cd data_analysis

  2. 编辑 Cargo.toml： [dependencies] polars = “0.36” ndarray = “0.16” ndarray-stats = “0.5” rand = “0.8” ndarray-rand = “0.15” noisy_float = “0.2”

  3. 示例代码 src/main.rs（生成数据、计算均值与直方图）： use ndarray::{ Array2, Axis} ; use ndarray_rand::{ rand_distr::{ StandardNormal, Uniform} , RandomExt} ; use ndarray_stats::{ HistogramExt, histogram::{ strategies::Sqrt, GridBuilder} } ; use noisy_float::types::{ N64, n64} ; use polars::prelude::*;

     fn main() -> Result< (), PolarsError> { // 1) Polars: 构建 DataFrame 并计算均值 let df = DataFrame::new(vec![ Series::new(“x”, & [1, 2, 3, 4, 5]), Series::new(“y”, & [2.0, 4.0, 6.0, 8.0, 10.0]), ])?; let mean_y: f64 = df.column(“y”)?.f64()?.mean().unwrap(); println!(“Mean of y: { } ”, mean_y);

     // 2) ndarray + ndarray-stats: 生成数据并绘制直方图（文本）
     let data: Array2<
         f64>
          = Array2::random((10_000, 2), StandardNormal);
         
     let data_n64 = data.mapv(|x| n64(x));
         
     let grid = GridBuilder::<
         Sqrt<
         N64>
         >
         ::from_array(&
         data_n64).unwrap().build();
         
     let hist = data_n64.histogram(grid);
     
     println!("Histogram counts: {
     :?}
         ", hist.counts());
     
     Ok(())
     

     }

  4. 运行：cargo run

• 示例二 机器学习（linfa 线性回归）

  1. 新建项目：cargo new ml_linreg & & cd ml_linreg

  2. 编辑 Cargo.toml： [dependencies] linfa = “0.6” ndarray = “0.15”

  3. 示例代码 src/main.rs： use linfa::prelude::*; use ndarray::array;

     fn main() { let x = array![[1.0, 2.0], [2.0, 3.0], [3.0, 4.0], [4.0, 5.0], [5.0, 6.0]]; let y = array![3.0, 5.0, 7.0, 9.0, 11.0]; let model = linfa::linear_regression::LinearRegression::default(); let fitted = model.fit(& x, & y).unwrap(); let preds = fitted.predict(& x); println!(“Predictions: { :?} ”, preds); }

  4. 运行：cargo run。

四 性能优化与 GPU 加速

• 构建与运行优化：使用 cargo build --release 启用全部优化；在 Cargo.toml 的 [profile.release] 中可开启 lto = true 进一步减小体积/提升性能；若关注体积可设 opt-level = “z”；对高分配场景可尝试 jemallocator 作为全局分配器；利用 rayon 并行化计算密集型循环与聚合。
• GPU 与深度学习：选择 tch-rs（需配置 CUDA 环境）或 candle（支持 CPU/GPU，易于部署推理）；如需调用传统数值例程，可引入 rust-gsl 并在 Debian 上安装系统库：sudo apt-get install libgsl-dev。

五 部署与交付

• 将 Rust 数据科学应用打包为 .deb：安装 cargo-deb（cargo install cargo-deb），在项目根目录执行 cargo deb 生成 target/debian/< 项目名> < 版本> -1< 架构> .deb；使用 sudo dpkg -i 安装，若依赖缺失执行 sudo apt-get install -f 修复。如需保留调试符号，可在 Cargo.toml 设置 [profile.release] debug = true 并使用 cargo deb --separate-debug-symbols。

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