以快速简洁闻名Julia，本身就是为计算科学的需要而生。用它来学习微积分再合适不过了，而且Julia的语法更贴近实际的数学表达式，对没学过编程语音的初学者非常友好。...准备工作 在使用教程之前，我们先给Julia安装Plots包，这是用来绘制函数图像的扩展包。此外还要安装SymPy科学计算库等其他软件包。...我们简单绘制0到2π范围的正弦函数图像： using Plots plot(sin, 0, 2pi) ?...Julia支持输入特殊数学符号，具体的方法是斜杠\后紧跟符号的LaTeX名称，然后按下Tab键，就能输出特殊字符。...教程中还有很多其他基本概念，由于篇幅较长，我们就不一一介绍了，感兴趣的朋友可以去博客中进一步学习。 原文地址： https://calculuswithjulia.github.io/ — 完 —
Julia的入门非常简单，尤其是当您熟悉Python时。...在本篇文章中，我们将使用约翰霍普金斯大学系统科学与工程中心在其GitHub存储库中提供的Covid-19数据（https://github.com/CSSEGISandData/）。...using CSV using DataFrames using Dates using Plots 如果包还没有添加到您的项目环境中，您可以轻松地添加它们。...savefig(joinpath(pwd(), "daily_cases_US.svg")) 总结 在本文中，我们介绍了使用Julia进行数据分析的基础知识。根据我的经验，Julia很像python。...两者都是开源的。我喜欢Julia的原因是它的高性能以及它与其他编程语言(如Python)的互操作性。我喜欢Python的地方在于它庞大的包集合和庞大的在线社区。
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
前言 一、AlgebraOfGraphics-Julia版的ggplot2 二、可视化学习圈子是干什么的？...三、系统学习可视化 四、猜你喜欢 前言 今天是我的可视化课程上线的第242天，目前学员421人，每篇原创公众号都会记录这个人数，用来督促和激励我的原创内容。...AlgebraOfGraphics-Julia版的ggplot2 上一篇推文给大家介绍了Julia语言中的主要可视化工具Makie,没想到受到很多同学的喜欢，今天这篇推文继续介绍Julia语言中，小编认为比较适合科研绘图的统计可视化工具...-「AlgebraOfGraphics」，当然，你可以看作其为Julia语言版的ggplot2~~ AlgebraOfGraphics（AoG）是一种基于Julia语言的强大可视化工具，用于创建高度可定制的图形...此外，AoG还提供了许多其他功能和选项，例如调整图形的大小和比例、添加图例、应用主题等。它还支持各种绘图元素和统计变换，如线条、矩形、柱状图、直方图、箱线图等。
官方推荐 Plots 简单的绘图 using Plots y = rand(20,1) plot(y,linewidth=2,title="My Plot") ?...Plots配合portfoliocomposition能够画出代码量少而且有内容丰富的图片，但在Julia v1.0版本中好像目前还不支持，等支持后会专门做一个用Plots绘图的教程。...快速绘图工具 GR GR的速度比较快，一般画一些简单的图时可以选择用GR。 绘简单的正弦曲线，加上标题，label using GR x = 0:0.1:100 y = sin....科学计算绘图工具Gadfly using Gadfly plot(x=rand(10), y=rand(10)) ?...一个plot中画两条曲线 plot([sin, cos], 0, 25) ?
此次与 NumFocus 的合作将进一步壮大社区，吸引更多新的开发者参与到整个生态中来，同时有利于管理筹集到的资金用于接下来的一些项目，如自动微分相关的编译器方面的工具，以及更通用的 GPU 上的低精度运算等...编译延迟和运行时体积优化 由于 Julia 动态编译的特性，函数在第一次执行的时候需要触发一次编译操作，因此当使用一些比较大的工具箱（比如说 Plots、Makie）时，就会遇到比较漫长的等待环节。...下图是在 Intel 12900k 使用 Julia 1.7 得到的时间，在 Julia 1.5 里 using Plots 的时间大概是 7s，如果你的 CPU 主频比较低的话时间则会更久一些。...总的来说，在科学计算领域，越来越多的 Julia 细分领域项目变得成熟，并且赶上甚至超越基于其他语言的同类项目。...Julia 通过 IJulia.jl 插件提供了 Julia 支持，并且一如既往的十分稳定，属于 Julia 社区最受欢迎的工具包之一。
无序残基（即具有不同残基名称的点突变）存储在DisorderedResidue容器中。...例如，first（struc [1]）获取模型1中的第一条链。由于定义了元素的顺序，因此可以使用sort函数。...) julia> using Plots julia> plot(contacts) ?...计算NMR结构中两个模型的重（非氢）原子之间的RMSD和位移： julia> downloadpdb("1SSU") julia> struc_nmr = read("1SSU.pdb", PDB...生态系统中的其他软件包可以实现互操作性。
作者 | Claire D 译者 | 苏本如，编辑 | 伍杏玲 来源 | CSDN（ID：CSDNnews） 人工智能已成为我们日常生活不可或缺的一部分，它被广泛地应用到几百种实际场景中，极大地便利人们的工作和生活...使用R语言制作2019新冠肺炎（Covid-19）交互式地图 ?...Julia Julia是一种高性能、通用的动态编程语言，适合创建几乎任何应用程序，尤其非常适合数据分析和计算科学。能够与Julia一起工作的各种工具包括： 流行的编辑器，如Vim和Emacs。...Julia源代码的目录结构 Julia提供的下列特性，使其在人工智能编程、机器学习、统计和数据建模中成为一个不可或缺的选项： 动态类型系统 内置的包管理器 能够进行并行和分布式计算 宏和元编程能力 支持多个调度...2019Julia开发大会的介绍视频：https://www.youtube.com/user/JuliaLanguage 有了以上几种人工智能编程语言可供选择，人工智能工程师和科学家们可以选择适合他们项目需要的语言
接下来，我将列出一些最受欢迎的人工智能编程语言，一起看下： Python Python是有史以来最强大的编程语言。——Pau Dubois Python诞生于1991年。...Julia Julia是一种高性能、通用的动态编程语言，适合创建几乎任何应用程序，尤其非常适合数据分析和计算科学。能够与Julia一起工作的各种工具包括： 流行的编辑器，如Vim和Emacs。...集成开发工具，如Juno和Visual Studio。...Julia源代码的目录结构 Julia提供的下列特性，使其在人工智能编程、机器学习、统计和数据建模中成为一个不可或缺的选项： 动态类型系统 内置的包管理器 能够进行并行和分布式计算 宏和元编程能力 支持多个调度...有了以上几种人工智能编程语言可供选择，人工智能工程师和科学家们可以选择适合他们项目需要的语言。
Julia风头正劲，适合制作可微分算法 首先来看看风头正劲的Julia。...Julia于2012年发布，由麻省理工学院（MIT）的计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）开发和孵化，是一种免费的开源语言。...Julia背后的团队表示，他们的语言非常适合制作可微分算法——这是一种程序性的、数据驱动的代码，可用于构建机器学习中使用的神经网络。...Julia团队在博客文章中写道： 我们需要一种语言来编写可区分的算法，而Flux将帮助Julia成为满足这类需求的语言。 Julia非常适合用于数学和数值计算，并且非常适合表达ML算法。...“我认为，Python是最接近'即时满足语言'的语言，意思是代码非常少，即使你是一名新手程序员也能学会，”IEEE研究员兼研究生工程院院长Karen Panetta说“这是因为Python读起来像英语，
，揭示其在小鼠、斑马鱼、果蝇、拟南芥等模式生物中的应用成果，其中Cell文章详细介绍了Stereo-seq技术原理和细节。...该技术作为新时代的分子 “显微镜”，为重新认知器官结构、生命发育、物种演化和定义人类疾病提供了底层工具，将推动继显微镜和DNA测序技术以来的生命科学领域第三次科技革命。...这个发现从根本上改变了我们对于生命演化的理解，并且有望帮助科学家培育具有更优良性状的作物，甚至帮助人类对抗癌症。...在每个阵列中，包含2万到4万个柱子，每个珠子中，可以检测到的DNA序列，约为165-421个。...2、通俗科普文：贝叶斯优化与SMBO、高斯过程回归、TPE 贝叶斯优化是AutoML中的重要概念，近年来变得很火热。作为一种重要的基于先验的调参/策略选择技术，贝叶斯的应用范围也很广。
在实际场景中，举例来说，如果用户使用 Python 之类的语言来编写一个程序，他能享受到这门语言的友好语法和交互性。这个程序的测试版可以解决问题，但是如果想把它扩展到更实际的应用中，速度就会很慢。...之所以这样是因为熟悉性能的人编写的都是高性能语言，而知道最终用户在高生产效率系统中的实际需求的人编写的都是高生产效率的语言，但后者实际上可能不是计算机科学家，只是拥有实现这一目标所需的专业知识。...所以在 Julia 出现之前，这种编程范例的优点从未在系统中真正实现过。...与其它编程语言相比，Julia 性能优异 在 Julia Computing 公司担任 CTO 的 Keno Fischer 对此评论道：“我认为 Julia 实现了编程语言方面的核心技术创新。”...咨询和支持业务当然很好，但也对社区规模有着比较严格的要求；我们的能力足以在帮助制药及其他应用领域解决大问题的同时，继续保持语言的顺利发展。当下，我们的工作重点开始转向如何在特定行业中运用这项技术。
「AI 与云的结合是一条必经之路」，贾扬清总结道，「我从一个研究者开始逐渐转向了工程、转向了业务、转向了更宽的思考范围，从而将 AI 向前推动地更远，这是我非常兴奋的一点。」...Viral 在开发者日表示，只有内嵌可微编程系统，Julia 才能更适合深度学习开发，适合更广的科学运算。 ? 在本次的开发者日上，作为 Julia 创始人之一的 Viral B....Shah 博士重点介绍了为什么 Julia 适合做机器学习开发，以及 Julia 在科学计算与机器学习上的可微分编程探索。...Viral 表示：「Zygote 可以对任何函数进行数值计算与梯度计算，只要我们如平常那样定义了函数或高级函数，那么 Julia 和编译器就能自动算出梯度。...如何在工业 4.0 中应用 AI？ 除了上述人才、资金等条件外，在工业场景中应用 AI 首先需要解决数据问题，因为这些实时响应的工厂都是新颖而独特的，无法提供训练 AI 模型所需的大量数据。
之所以这样是因为熟悉性能的人编写的都是高性能语言，而知道最终用户在高生产效率系统中的实际需求的人编写的都是高生产效率的语言，但后者实际上可能不是计算机科学家，只是拥有实现这一目标所需的专业知识。...所以在 Julia 出现之前，这种编程范例的优点从未在系统中真正实现过。...与其它编程语言相比，Julia 性能优异 在 Julia Computing 公司担任 CTO 的 Keno Fischer 对此评论道：“我认为 Julia 实现了编程语言方面的核心技术创新。”...咨询和支持业务当然很好，但也对社区规模有着比较严格的要求；我们的能力足以在帮助制药及其他应用领域解决大问题的同时，继续保持语言的顺利发展。当下，我们的工作重点开始转向如何在特定行业中运用这项技术。...人才短缺将成云计算快速发展的致命弱点 我的开源代码被科技巨头偷了，对方还跑到我面前演示 七部委进驻滴滴；活久见！
2012年， Julia语言横空出世，从此科学计算领域又多了一个强大的工具。...此外，这些功能还包括对Mozilla的RR工具的记录和重放调试支持，结构布局和分配优化，多线程API的稳定和改进，延迟改进，以及对一些流行情况的算法改进，如生成正常分布的双精度浮点数。...当时手握大学录取通知书，并没有什么其他事情可做，我对计算科学中需要更好的工具产生了强烈的共鸣，并在那一天开始着手开发Julia。在过去的十年里，我几乎每天都在使用Julia。...在此后的几年里，我很荣幸地成为了这个神奇社区的一部分，并且能够在工作中每天编写 Julia。毫无疑问，Julia 已经改变了我的生活，而且我认为它已经以一种小小的方式改变了世界。...我是团队中唯一会写C语言的成员，而Cython对我们的问题并没有想象中的那么大帮助。
来源：Deephub Imba本文约1800字，建议阅读5分钟本文我们通过一个简单据集的回归示例了解了部分依赖图 (PDP) 和个体条件期望 (ICE) 图是什么，以及如何在 Python 中制作它们...首先训练一个 RandomForestRegressor 来根据这些特征预测房价，最后使用 sklearn.inspection 模块中的 PartialDependenceDisplay 类制作部分依赖图和个体条件期望图...pip install shap 导入 Shap 库并创建一小部分训练数据，在本例中为 100 个样本 import shap X100 = X.sample(n=100) 接下来，使用 shap.plots...模块的 partial_dependence 函数制作部分依赖图，并作为参数传递： 目标特征（AveOccup）。...看起来模型已经学会了有意义的规则 总结 在本文中，我们通过一个简单据集的回归示例了解了部分依赖图 (PDP) 和个体条件期望 (ICE) 图是什么，以及如何在 Python 中制作它们。
我使用的 Python 代码跟 YouTube 视频中的几乎一样，把它运行起来也比较简单： >>> import time>>> def count():......，我使用 Python 代码，整个计算过程花了惊人的 44.67 秒，这个结果比视频中的运行时间快了很多，但这可能是由于很多其它原因导致的，比如我电脑 CPU 等硬件差异。...2022 年 4 月，SciML 团队在 Julia 博客上发表了一篇关于在 Julia 中使用小型网络进行科学机器学习的文章。...虽然 PyTorch 通常是同类中最好的工具，但该文章强调，当您想将科学计算结合到您的深度学习（DL）工作流程中时，Julia 在深度学习（DL）领域确实具有较好的效果。...Julia 提高速度性能的另一个地方是读取 CSV（大多数数据科学家应该都不愿意承认他们要频繁做这个操作）。
从Python的历史、特性，到在数据科学中的应用实例，再到与其他数据科学语言的比较，以及在实际企业中的应用，我们深入剖析了Python的优势与挑战，最后对Python的未来进行了展望。...Python一直以其简洁的语法和强大的功能而受到欢迎，逐渐在各种领域中找到了应用，包括Web开发、自动化脚本、科学计算，甚至在游戏开发和电影制作中也有所应用。...尽管Python是数据科学领域非常受欢迎的语言，但也有其他一些语言如R、Julia和MATLAB等在数据科学领域中得到了一定的应用。...Python vs Julia Julia是一种高性能的动态语言，专为科学计算而设计。...Python和Julia的主要区别如下： Julia的设计目标是实现Python的易用性和C语言的性能，所以在一些需要高性能计算的场景下，Julia可能是一个更好的选择。
而商业软件通常受到许可协议的限制，不允许用户对源代码进行修改。 社区支持和发展：许多开源科学计算软件拥有庞大的用户社区和活跃的开发者群体。这意味着用户可以从其他用户的经验、建议和贡献中受益。...用户可以从社区中获取帮助、分享经验，并参与到Octave的发展和改进中。同时，Octave也通过持续的更新和版本发布来提供功能增强和 bug修复。...它适用于数值计算、科学计算和数据分析等各种任务，具有灵活的类型系统和广泛的应用领域 高性能：Julia被设计为一种高性能的语言，它具有接近传统编译语言（如C）的速度。...Julia还提供了丰富的标准库和第三方包，涵盖了各种领域的功能，如线性代数、优化、机器学习等，使得用户可以快速开发复杂的应用程序。...Julia还具有与其他编程语言（如Python、R、Matlab）的互操作性，可以轻松集成现有的代码和库。 开源社区支持：Julia是一个开源项目，拥有一个活跃的开发者社区。
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