然而没想到正是这种类型稳定性，让 Julia 相比 Python 有更好的性能。...这就产生了一个问题，即 Python/R 和 MATLAB 等脚本语言同样可以使用 JIT 编译器，这些编译器的优化时间甚至比 Julia 语言都要久。...所以为什么我们会疯狂相信 Julia 语言短时间的优化就要超过其它脚本语言？这是一种对 Julia 语言的完全误解。 在本文中，我们将了解到 Julia 快是因为它的设计决策。...这里是一种多重分派（Multiple-Dispatch）机制：运算符 * 根据它看到的类型调用不同的方法。当它看到 floats 时，它会反馈 floats。...但是如果编译器在调用 * 之前知道 a 和 b 的类型，那么它就知道哪一个 * 方法可以使用，因此编译器也知道 c=a * b 的输出类型。
为什么其他脚本语言不也提升一下速度？Julia 可以做到的，为什么其他脚本语言做不到？ 你能提供基准测试来证明它的速度吗？ 这似乎有违 “天底下没有免费的午餐” 的道理。它真的有那么完美吗？...不管你给它提供什么参数，它都会返回一个 Float64。这里使用了多重分派：“*” 操作符根据它看到的类型调用不同的方法。例如，当它看到浮点数时，就会返回浮点数。...Julia 提供了代码自省宏，可以看到代码被编译成什么东西。因此，Julia 不只是一门普通的脚本语言，还是一门可以让你处理汇编的脚本语言！...事实上，Julia 的核心思想是这样的: 多重分派允许一种语言将函数调用分派给类型稳定的函数。 这就是 Julia 的核心思想，现在让我们花点时间深入了解一下。...但是，如果编译器在调用 “*” 之前能够知道 a 和 b 的类型，那么它就知道应该使用哪个 “*” 方法，这样它就知道 c=a*b 的输出类型是什么。
（时间多了不是想学啥学啥），我建议你先学一下 Python，这并不冲突，因为 Julia 的语法本身和 Python 很像，1.0 之后也专门增加了一些 feature 帮助你更好地从 Python 转向...overhead，这个问题一直在优化（REPL 的启动时间已经从曾经的 1.0s 到了现在的 0.2s，依然和 IPython 这样的有明显差距），有 PL 的朋友私下和我说是 LLVM 的 JIT...执行一个 Julia 脚本，和其它 Julia 语言一样，你可以用如下命令执行 Julia 脚本，一般来说 Julia 脚本都以 `.jl` 作为扩展名。...，当需要根据参数等信息决定方法的时候就无能为力了。...（或者下三角矩阵），在一些矩阵分解等操作的时候可以调用更快的数值方法 而对于单位矩阵，我们总可以什么都不算 实际上 Julia 在标准库里已经这么做了（虽然实际上依然还有更多的特殊矩阵，你也许可以在 JuliaArrays
开发者在 2012 年 2 月的博客中写道， “我们想要的是一种自由开源的语言，它同时拥有 C 的速度和 Ruby 的动态性；我们想要一个具有同像性（可以将语言的脚本本身当作数据进行处理）的语言， 它有着真正的和...与 Python 不同，Julia 没有 pass 关键字。 在 Julia 中，数组、字符串等的索引从 1 开始，而不是从 0 开始。...每次调用方法时，Julia 都会计算函数参数的默认值，不像在 Python 中，默认值只会在函数定义时被计算一次。...在 Julia 中，% 是余数运算符，而在 Python 中是模运算符。 为什么用 Julia？...Julia 最大的技术问题在于包并不像所需的那样成熟或维护良好、生成第一个图需要很长时间；最大的非技术问题在于同事、公司或合作者使用其他语言，在用户所在的领域 / 行业中，没有足够的 Julia 用户。
尽管这份“买家秀”距离今天时间略久，Julia经过一年多的演进，在本周发布时已有了很大的进步，但是一门语言自诞生之日，其基因毕竟已经携带了某种特性，因此这篇文章现在读起来仍然有一些不错的参考价值。...类似Lisp的宏和其他元编程工具 可以通过使用PyCall包来调用Python函数 不需要包装器或特殊API就能直接调用C函数： 强大的类似shell的功能，用于管理其他进程 专为并行和分布式计算而设计...我将在这篇文章中解释为什么。 性能 当我看到Julia网站上报道的微基准测试时，我感受到了第一个次失望。...https://www.ibm.com/developerworks/community/blogs/jfp/entry/Python_Meets_Julia_Micro_Performance 不仅仅是脚本...有意思的是，当因为官方示例有问题，我把文档中的代码从libc更改为libc.so.6，就出现了段错误。
\ R\ Scala\ 还有一个目录： 复制代码 Data\ 它包含一个 Python 脚本，该脚本在读取大量文件时生成测试用例所需的 NetCDF4 文件。...当 n 发生变化时，测量完整全部操作所用的时间。 表 TRG-1.0：在 Xeon 节点上计算三角函数所用的时间。...通过仅在必要时创建变量以及“清空”不再使用的变量来减少内存占用非常重要。 对于相同的任务，使用内置函数会比内联代码带来更高的性能。 Julia 和 R 提供了简单的基准测试工具。...循环和向量化： 与使用循环相比，Python（和 NumPy）、IDL 和 R 在向量化时运行速度更快。 在使用 Numba 时，只要使用 NumPy 数组，Python 就可以更快地处理循环。...对于 Julia，循环比向量化代码运行得更快。 在不涉及计算的情况下，使用循环与向量化相比，MATLAB 在性能上似乎没有显著变化。当进行计算时，向量化 MATLAB 代码要比迭代代码更快。
显而易见，质的提升是以量的减少为代价的。 从某种意义上讲，我们可以画出这样一对轴线（广度-深度；数量-质量）。下面列出的每种语言都可以在上述范围内找到自己的位置。...这为来自动态语言（如Python）的用户提供了一个陡峭的学习曲线。 结论：完美，适合大数据 当使用集群计算来处理大数据时，Scala + Spark是非常棒的解决方案。...优点 1、Julia是一种JIT（“准时”）的编译语言，可以提供良好的性能。 它还提供像Python一样简单、 动态类型和脚本功能的解释性编程语言。 2、Julia是专为数值分析而设计的。...不像建立很长时间的R和Python，Julia目前在软件包上还没有太多的选择性。 结论：它是未来 Julia的主要问题目前并不能过分苛责。...我一般使用R，Python和SQL，因为我目前的角色主要侧重于开发已有数据的流水线和ETL流程。这些语言可以平衡一般性和生产力来完成这项工作，并可以在需要时使用R的高级统计软件包。
0 前言 在遇到Python的时候，我发现Python是最好的语言，但是在慢慢熟悉Julia 之后发现，Python依旧最好的语言 T_T ，原因有可能是系统原因还是其他，加载包比较慢（如果把速度问题解决了...，我就可以说Julia是最好的语言了）。...3 在Jupyter notebook 中运行Julia 在终端打开julia 在其中运行以下Julia脚本： import Pkg Pkg.add("IJulia") 注意： julia 1.0+版本使用...“Pkg”方法需要使用“import Pkg”加载包 julia 0.6及以下直接运行“Pkg.add("IJulia")”即可 再次打开“jupyter notebook” 就可以使用Julia了，如下图所示...A1:1.0版本和0.6版本有很多不一样的地方，在安装的时候会出现出错（安装过几个包，出错的概率较大），但是出错了系统会提示你缺少什么包、运行什么命令来解决解决。
通常情况下，可以把Python归入脚本类，但在笔者看来，不忽略Python作为编程主要部分的地位至关重要。 可执行？ Python的一大缺点是，Python代码不能被编译成可执行文件。...Bash和Python的组合可以生成一些非常有用的脚本，用于运行服务器、填充数据、完成请求、编辑文件，当然还有更多作用。...笔者无法告诉你有多少次编写过用Python提取数据的脚本，然后在命令行接口(CLI.)中经历超时和减速。...我喜欢将Python比作我使用的有类似作用的两种语言——Julia和Nim，Julia依赖项的世界与Python非常类似，其有一个在我主观看来的优点，即虚拟环境要好很多且更易使用。...如果你用Python已有一段时间，那么可以开始学习第二种语言。尝试一种不同模式的语言，并了解那种模式及所选语言的类编程方法论如何运用这些概念。
读完可能需要下面这首歌的时间 在《实例对比 Julia, R, Python，谁是狼语言？》...Julia、R、Python 当单个字符串的数量接近数字字符串时，Julia 是最快的，用了 Numpy 排序的 Python 第二，R 最慢。...但如果要排序的数字元素很小（例如1000万），Julia 有时会比 R 更快，即使有很多重复项。 为什么 R 面对大量重复值时排序这么快？...目前解决它的方法是测试长度是否短于8个字节，然后使用较慢的加载器。 而一般出现崩溃的情况，都是发生在跨页面边界加载数据的时候。要搞清楚到底什么时候程序会崩溃，需要了解内存的加载方式。...数据以特定大小的页面加载到内存中（在大多数64位机器上，大小至少为4kb）。 2. 当字节加载时，可以从同一页面内的任何位置加载，但跨页边界加载可能会导致程序崩溃。 3.
当单个字符串的数量接近数字字符串时，Julia 是最快的，用了 Numpy 排序的 Python 第二，R 最慢。...但如果要排序的数字元素很小（例如1000万），Julia 有时会比 R 更快，即使有很多重复项。 三、为什么 R 面对大量重复值时排序这么快？...目前解决它的方法是测试长度是否短于 8 个字节，然后使用较慢的加载器。 而一般出现崩溃的情况，都是发生在跨页面边界加载数据的时候。要搞清楚到底什么时候程序会崩溃，需要了解内存的加载方式。...我的理解是： 数据以特定大小的页面加载到内存中(在大多数 64 位机器上，大小至少为 4 kb)。 当字节加载时，可以从同一页面内的任何位置加载，但跨页边界加载可能会导致程序崩溃。...七、为什么 R 在大量重复值的排序上比 Julia 和 Python 都快？ 许多人指出 R 使用一种字符串驻留来存储其字符串。
Pandas是一种方便的表格数据处理器，提供了用于加载，处理数据集并将其导出为多种输出格式的多种方法。Pandas可以处理大量数据，但受到PC内存的限制。数据科学有一个黄金法则。...为什么我们需要compute() 才能得到结果? 你可能会想，为什么我们不能立即得到结果，就像你在Pandas手术时那样?原因很简单。...Julia性能 要衡量Julia的速度并不是那么简单。首次运行任何Julia代码时，即时编译器都需要将其翻译为计算机语言，这需要一些时间。...这就是为什么任何代码的第一次运行都比后续运行花费更长的时间的原因。 在下面的图表中，您可以看到第一次运行的时间明显长于其余六次测量的平均值。...从1.5开始，您可以通过julia -t n或julia --threads n启动julia，其中n是所需的内核数。 使用更多核的处理通常会更快，并且julia对开箱即用的并行化有很好的支持。
那为什么不直接改用Julia呢？ 害，其实是舍不得Python那无可替代的生态。 当初从原版Torch使用的Lua改用Python就是看中了生态这一点。...通过多重分派（Multiple Dispatch）特性来实现类型稳定又不时脚本语言的简洁灵活。 同一个函数名对不同参数类型的调用分派不同的操作，因为适合处理多种数据类型还被PyTorch给学了去。...此外Julia还在语法上对线性代数、数据处理这些场景有额外的优化。 比如支持Unicode数学符号，数字乘以变量时候可以省略「*」，以及索引从1而不是0开始更符合人类直觉…....这位要提醒大家Julia自身就带有和其他语言的交互功能，他平常会在Julia代码里调用Huggingface的Python模型作开发，两种生态都用上才是坠吼的。...最后，有人很不理解PyTorch开发团队不选择迁移到Julia的做法，既然Julia语言有所有他们需要的特性，还要花时间在Python里重新造轮子是自找麻烦。
Python实现 说实话，最初的目标是只使用原生函数和原生数据结构，但当使用Python的原生列表时，in操作符比R慢了约10倍。...因此，我还特意测试了NumPy数组的结果(它给Python带来了向量化的操作)。CPU时间从9.13秒减少到0.57秒，大约是基准时间的2倍。...然而，当转向循环方法时，原生领先了一个数量级……通过使用Numba包添加JIT编译，我给了NumPy第二次机会。...向量化的性能相当不错，大约是4x C的CPU时间，但在向量化操作上，也减少了大约NumPy的两倍CPU时间。并且对于代码的自由度也非常的好，因为你可以在Julia中编写几乎任何算法!...最后 从本文涵盖的所有语言来看，Julia显然是编写高效代码的最简单方法。不过，您仍然需要知道自己在做什么。幸运的是，提供了一些性能提示，可以使您走上正确的道路。
我们这就来看看这位Rhea为什么觉得人民群众都喜欢的Python要日薄西山了。 速度很慢，真的很慢 作者表示，使用Python完成一项任务所需的时间是使用任何其他语言的2到10倍。...作用域 Python使用动态作用域，也就是说编译器想要对表达式进行评估时，首先会搜索当前代码块，然后依次搜索所有调用函数。 动态作用域的问题在于每个表达式都需要在每个可能的上下文中进行测试。...错误和异常 Python脚本在每次执行时都要进行编译，不仅耗费时间而且需要进行大量测试。...尤其是在大型技术计算中，开发者只靠Julia就可以完成，不再需要同时使用Python、Matlab甚至还需要C++作为补充。 ?...从现在最新的数据上来看，有超过16%的问题都打上了「Python」的标签。 ? 显然，在作者看来，处在上升中且占比达到16%的Python，不如占比加起来都不到1%的Go、Rust和Julia。
: ASCII/Unicode U+0021 (category Po: Punctuation, other) julia中字符串可以继续遍历（区别于R，与Python相同） Julia中区别标量和向量...Tuple{String,String} julia> getindex(my_tuple,2) "world" typeof()函数可以用于检查数据对象的类型结构（同R中的typeof，区别于Python...中的type()） julia中的索引从1开始，区别于Python中的从0开始，与R相同。...当取单列时，自动降维为一维数组。...学会的一些简单知识点，以后有时间还会继续学习julia~
因此，在目前更高性能的 GPU 的帮助下，Python 性能已经有了更大的改进。...只有被广大编程人员所熟知的编程语言，相关的库才会更多，遇到问题时也能够方便的找到答案，且易于团队合作和代码分享。语言本身也会随着社区的关注不断得以改善。在流行度上，Julia 并没有什么优势。...但是，Perl 目前主要用于简单的脚本编写，已经很少应用在机器学习的算法编写方面。 老而弥坚的 Python 最后，Raschka 夸赞了自己所喜爱的 Python 语言。...有人表示，自己从R切换到 Python，主要原因也是 Python 更方便与团队之外的人进行合作和沟通。也有人表示，作为一个新入门的程序员，利用R进行数据科学的编程可以利用很多现成的库，十分得心应手。...更有与 Python 打过 8 年交道的资深程序员表示，Julia 十分具有吸引力，愿意花时间去尝试该语言。
因此，在目前更高性能的GPU的帮助下，Python性能已经有了更大的改进。...只有被广大编程人员所熟知的编程语言，相关的库才会更多，遇到问题时也能够方便的找到答案，且易于团队合作和代码分享。语言本身也会随着社区的关注不断得以改善。在流行度上，Julia并没有什么优势。...但是，Perl目前主要用于简单的脚本编写，已经很少应用在机器学习的算法编写方面。 老而弥坚的Python 最后，Raschka夸赞了自己所喜爱的Python语言。...有人表示，自己从R切换到Python，主要原因也是Python更方便与团队之外的人进行合作和沟通。也有人表示，作为一个新入门的程序员，利用R进 行数据科学的编程可以利用很多现成的库，十分得心应手。...更有与Python打过8年交道的资深程序员表示，Julia十分具有吸引力，愿意花时间去尝试该 语言。亲爱的读者朋友，你眼中最好的机器学习编程语言又是哪个呢？
，以减少开销；在Google TPU上进行优化运行。...该团队表示，Flux支撑下的Julia，以及即将推出的可分辨编程语言Myia和最近的Swift for Tensorflow，可能很快就会挑战既定的机器学习框架和方法。...除了在大数据分析中使用该语言外，Python的多功能性在其使用范围内的优势也很明显，从Web和桌面应用程序到编排系统操作。...软件质量评估公司TIOBE的数据显示，2018年12月，Python超越C++成为TIOBE索引排行的第三名，这对于Guido van Rossum的脚本语言来说是历史最高水平。...给他们一个机会，看看机器学习的未来是什么样的。” 据LinkedIn称，机器学习工程师是从2017年起的五年内发展最快的工作类别，并且有越来越多的免费课程可供想要专攻该领域的开发人员使用。
Julia的主要优点是它的速度，它的应用程序与Python或R相比，运行时间更快。它支持执行困难的任务，比如云计算和并行，这被认为是执行大数据分析的基础。...02 什么人使用Julia语言 Julia主要被研究型科学家和工程师使用，除此之外，它也被金融分析师、定量分析师和数据科学家使用。...03 Julia语言的特点 以下特性使julia成为一种流行的编程语言: Julia使用动态类型，类似于脚本，并且很好地支持交互式使用。 Julia支持高级语法，这使它成为程序员的一种高效语言。...毫不奇怪，Julia有许多这样的用途: 默认情况下更快。JIT编译和JIT类型声明意味着它可以经常击败“纯”Python。...借助外部库的方法，可以使用Cython、第三方JIT编译器python等工具进行优化，但是Julia的设计从一开始就加快了速度。 一个数学友好的语法。
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