Julia中常用的库

1.统计学库

• Statistics

统计学相关的库，因为Julia中是没有mean和var这种常用的函数的，需要从Statistics中导入

• StatsBase

StatsBase，也是统计学的库，同样包含了很多常用的统计学函数

2.绘图

• Plots，官方推荐的绘图库，功能非常强大，配合portfoliocomposition能够画出代码量少而且有内容丰富的图片
• 快速绘图工具 GR，绘图速度快，在画一些简单图形时很有优势
• 科学计算绘图工具Gadfly，可以方便地绘出DataFrame中的数据
• PyPlot，基于Python中matplotlib的绘图工具，对于熟悉matplotlib的同学来说，上手毫无压力

3.IO操作

• DelimitedFiles，可以直接把矩阵写入到文件中，不需要再用for遍历的方式读写文件
• CSV，读写csv文件，不用多说
• JLD2，JLD2是JLD格式的改进，也是一种HDF5格式，Julia官方推荐的文件读写格式

4.科学计算

• DataFrames，科学计算必用的库，同Python中的DataFrame
• RDatasets，科学计算数据集，包括很多现成的可供我们做算法研究的数据集，比如iris
• Distributions，跟概率分布相关的库
• MultivariateStats，多维数据分析库，包含PCA（Principal Component Analysis）方法
• MLBase，机器学习基础库，不包含任何机器学习的算法，但为机器学习提供很多的必要工具，比如Cross validation等
• DecisionTree，决策树算法库，里面也包含随机森林算法，AdaBoost算法
• LIBSVM，SVM算法
• GLM, GLMNet，线性回归算法
• Clustering，数据分类算法，包含我们最常用的K-means
• TimeSeries，时间序列库