在Julia中，函数是一个将参数值元组映射到返回值的对象。从函数可以更改并受程序全局状态影响的意义上讲，Julia函数不是纯数学函数。在Julia中定义函数的基本语法为： ?...简短，简单的函数定义在Julia中很常见。因此，短函数语法非常惯用，大大减少了打字和视觉噪音。...> f(2,3) 5 julia> g(2,3) 6 当然，在像这样的纯线性函数体中g，的使用return是没有意义的，因为x + y永远不会对表达式进行求值，我们可以简单地x * y在函数中创建最后一个表达式并忽略...运算符就是功能 在Julia中，大多数运算符只是支持特殊语法的函数。（例外是具有特殊评估语义的运算符，例如&&和||。...匿名函数 Julia中的函数是一类对象：可以将它们分配给变量，并使用已分配给变量的标准函数调用语法对其进行调用。它们可以用作参数，也可以作为值返回。
Julia Manual - Function List and Reference View by functional groups Functions : :, :@allocated, :[@assert
如果你之前使用过Python语言，那么就会发现这与在Python中定义函数的语法有些不同。但是不用担心，在实际编写Julia代码时，这种定义函数的方法也十分简单。...接下来就让我们看看在Julia的REPL中如何定义和使用一个函数。 ? 很简单,很智能.end语句以后就自动停止了 代码01行定义了一个函数greet，这是一个没有参数的函数。...Julia中的函数也可以使用紧凑形式来定义，下面是一个简单的例子。 ?...但是有很重要的一点需要记住，虽然Julia中的函数和数学函数十分相似，但是它们不是纯粹的数学函数，因为它们会被程序的全局状态所改变或受其影响。...有时候在Julia中定义一个函数时，我们有可能会在函数名称后面加一个“!”（不要与布尔运算符“!”混淆，Julia中没有布尔运算符“!”）。例如Julia中有一个名为 push!
是Julia、Python、R三种语言缩写的合并，当时对Python比较熟悉，R略微了解，Julia则是一窍不通。...有时我习惯不严谨地混用以上几个词，其实都是指的目前最新版本的Jupyter Notebook，希望不会误导大家。 OK，下面来安装Julia并在Notebook中配置使用IJulia吧！...在Julia命令行中执行； ENV["JUPYTER"]="~/jupyter.exe" 比如我的就是 ?...注意Windows中应使用\\或/ 如果不清楚已安装的jupyter的路径，在cmd中使用where jupyter命令查询。...3、Julia中运行using IJlia，然后运行notebook() ? 结果如下： ? ? ? 熟练掌握多门语言的Hello World！
我这个起名好麻烦,都说函数完了.有整出来一个高阶函数,比较麻烦. 嵌套函数，简单来说，就是在函数中定义函数。 闭包是一个函数对象，它可以记住封闭范围中的值，即使它们不在内存中也是如此。...我们将两个不同的参数传递给两个函数，然后利用它们返回两个字符串连接后的值（在Julia中“*”用于连接字符串）或者两个整数相乘后的值，这取决于所传入的参数的数据类型。...在Julia REPL中调用相同的函数，这里我们让所传入的两个参数都是Int64类型。 ?...代码01~08行与上一个例子基本一样，只不过在传入参数变成两个字符串的情况下，Julia会自动将两个字符串连接在一起。...在Julia中，我们可以使用以下语法定义一个匿名函数。 ? 写了一个出来 上面的语法使用“−>”来提示我们这里定义了一个匿名函数。
当我们讨论函数时，一个非常重要的方面就是参数。毫无疑问，在其他语言中几乎都使用过参数，并且参数可以通过值或者引用传递。 但是Julia却不同，在Julia中参数是通过分享传递的。...return关键字 使用return关键字将会终止一个函数的执行并将控制返回给调用函数。Julia中的函数可能会显式使用return来返回一个值。...如果没有return，Julia会计算并返回最后一个表达式的值。例如，下面的代码返回的值是相同的。 ? 没区别 ---- 函数参数是以输入的形式传递给函数的变量，以便让函数返回一个特定的输出值。 ?...我们甚至不需要对字符串和参数进行连接操作，而是直接在字符串中使用传入的变量就可以了。 需要记住的是，尽管Julia中的类型是动态类型，但它支持使用静态类型的变量。...在Julia中，我们可以通过“…”来声明一个函数的参数是可变参数。下面通过一个例子来进一步解释。 一个带有可变参数的函数 ?
前言 在python中函数作用域是用缩紧来表示的，这也是大家吐槽的一点，稍微有个缩进不正确就会报错，julia中对缩进没有严格的限制，这里主要介绍julia中函数的语法，各语言通用的函数语法将不做详细介绍...1 method) julia> sum_x_y(2, 3) 5 在Julia中定义函数还有第二种更简洁的语法： Code.1.2 简介函数语法 julia> Multiply_x_y(x, y)...类型 2.1 函数 return 返回类型 可以使用::运算符在函数声明中指定返回类型 Code.1.2 简介函数语法 julia> function g(x, y)::Int8...y ; z::Int=1) ### end 又可能注意到，参数分隔符是; ，这是因为在julia 中 , 和; 都可以用作参数分隔符，但一般给没初始化和初始化的参数使用; 分割。...操作符函数 julia> +(1,2,3) 6 julia> func = +; julia> func(1,2,3) 6 3.2. map函数 julia> map(round, [1.2,3.5,1.7
以下是julia 中常见的数字类型： 整数类型 类型 位数 最小的价值 最大的价值 Int8 8 -2 ^ 7 2 ^ 7 - 1 UInt8 8 0 2 ^ 8 - 1 Int16 16 -2 ^ 15...> 1 1 julia > 1234 1234 整数文字的默认类型取决于目标系统是32位架构还是64位架构: # 32位操作系统 julia > typeof(1) Int32 # 64位操作系统...# 64位操作系统 julia > Int Int64 julia > UInt UInt64 julia 支持二进制和八进制、16进制的输入值 julia > 0x1 0x01 julia > typeof...ans指的是紧邻的上一条指令的输出结果 同样，既然有最大值以及最小值，即存在溢出的问题，从而会导致环绕行为，如例： julia > typemax(Int64) 9223372036854775807...中浮点数常见的例子 julia > 1.0 1.0 julia > 1. 1.0 julia > 0.5 0.5 julia > .5 0.5 julia > -1.23 -1.23 julia
峰度反应的是图像的尖锐程度：峰度越大，表现在图像上面是中心点越尖锐。...\mu_3是三阶中心距，\kappa_t 是t^{th}累积量 偏度可以由三阶原点矩来进行表示： 样本偏度的计算方法： 一个容量为n的数据，一个典型的偏度计算方法如下： 其中\bar x为样本的均值...s是样本的标准差，m_3是样本的3阶中心距。...峰度的定义： 峰度定义为四阶标准矩，可以看出来和上面偏度的定义非常的像，只不过前者是三阶的。...样本的峰度计算方法： 样本的峰度还可以这样计算： 其中k_4是四阶累积量的唯一对称无偏估计，k_2是二阶累积量的无偏估计（等同于样本方差），m_4是样本四阶平均距，m_2是样本二阶平均距。
数学运算和基本函数 Julia提供了所有其数字原始类型的基本算术运算符和按位运算符的完整集合，并提供了标准数学函数的全面集合的可移植且有效的实现。 ?...但是，链式比较中的评估顺序不确定。强烈建议在链式比较中不要使用具有副作用（例如打印）的表达式。如果需要副作用，&&则应明确使用短路操作器 基本功能 Julia提供了一系列数学函数和运算符。...只要允许合理的定义，就可以对这些数学运算进行广泛的数值定义，包括整数，浮点数，有理数和复数。 而且，这些函数（像任何Julia函数一样）可以通过点语法 以“矢量化”方式应用于数组和其他集合f....(A)将计算数组中每个元素的正弦值A。 运算符优先级 Julia从最高优先级到最低优先级应用以下操作顺序： ....x % T将整数转换为与modulo相等x的整数类型的值，其中是中的位数。换句话说，二进制表示被截断以适合。Tx2^nnT 的舍入函数采取类型T作为可选参数。
Julia的入门非常简单，尤其是当您熟悉Python时。...第四个也是最后一个步骤是将CSV文件读入一个名为“df”的DataFrame中。...然后我们对每组(即每个国家)的所有日期列应用一个求和函数，因此我们需要排除第一列“国家/地区”。最后，我们将结果合并到一个df中。...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。
如果连续随机变量 在 中取值的概率为 被称为概率密度函数，需要注意的是 应该满足 例如，旋转轮盘 的结果是一个连续的随机变量，其概率密度函数由 给出。...44 概率分布的性质 在讨论概率分布的性质时，使用简单的统计量来概括概率质量/密度函数会带来方便。在本节中，将介绍此类统计量。...偏度和峰度分别表示概率分布的不对称性和尖锐度，它们分别定义为 分母中的 和 用于规范化处理，峰度定义中包含的 将正态分布的峰度归零。...如果偏度为零，则分布是完全对称的。 如上图所示，如果峰度为正，则概率分布比正态分布更尖锐；如果峰度为正，则概率分布比正态分布更钝。 以上讨论说明了该统计量， 在表征概率分布中起着重要作用。...期望值、方差、偏度和峰度可通过使用 统一表示， 期望值：, 方差: 偏度： 峰度： 5矩量母函数 如果指定了期望、方差、偏度和峰度，那么概率分布在一定程度上就被确定下来了。
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
无论做什么，运行前都要先将 Julia 对象转移到 GPU。并非 Julia 中的所有类型都可以在 GPU 上运行。...发生「融合」是因为 Julia 编译器会重写该表达式为一个传递调用树的 lazy broadcast 调用，然后可以在循环遍历数组之前将整个调用树融合到一个函数中。...这意味着在不分配堆内存（仅创建 isbits 类型）的情况下运行的任何 Julia 函数，都可以应用于 GPUArray 的每个元素，并且多点调用会融合到一个内核调用中。...同时可以在 OpenCL 或 CUDA 设备上执行内核，从而提取出这些框架中的所有差异。 实现上述功能的函数名为 gpu_call。...很多关于 CUDA 和 OpenCL 的 GPU 教程都非常详细地解释了这一点，在 Julia 中编程 GPU 时这些原理是相通的。 结论 Julia 为高性能的世界带来了可组合的高级编程。
近两年，凭借动态特性和易于扩展性，Python 在企业级应用程序、机器学习/人工智能模型、数据科学等工作中，备受开发者青睐，其火热程度早已超越了编程语言界的老牌兵 Java。...当Guido Van Rossum开发Python时，他几乎不知道Python会成为世界上最流行的语言之一。今天，Python是人类历史上使用最广泛的编程语言之一，并且已经应用于很多应用程序中。...3、进入Julia的世界 这个人人都喜爱Python的时代，正面临着来自编程语言世界的新参与者——Julia的威胁。...4、Julia立足之地 Julia和Python之间的一个关键区别是处理特定问题的方式。Julia的构建是为了减轻高性能计算的挑战。...Python相对于Julia的一个优势是其丰富的库。由于Julia还处于起步阶段，所以它需要很长时间才能构建像Python这样高效、动态的库和函数。
7a84526e766abd12c36903ff023681b5eca.jpg] 由不动点迭代法得 [688355d352ab40cc232b5a3e3a04ce88ad4.jpg] 牛顿迭代法undefined给定一个初始x0，做一条垂线与函数...f(x)相交，得到的交点为(x0,y0)，过该点在f(x)上作一条切线，得到该切线与x轴的交点为(x1, 0)。...之后对(x1, 0)重复上述步骤，直到与x轴的交点的横坐标xn逐渐收敛到f(x)=0的根。...也就是对于第i+1次迭代（i>=0)，有下列等式 [08c79e9b34c538db8ef188095bea3ae510c.jpg] Julia代码如下 print("Input max iter
最近一门新的语言-Julia又刷爆了。...Julia 拥有垃圾回收机制，使用及早求值，包含了用于浮点计算、线性代数、随机数生成和正则表达式匹配的高效库。有许多库可以使用，其中一些（如用于快速傅里叶变换的库）已经预先捆绑在 Julia 里。...标准库用的是 Julia 语言本身写的 调用许多其它成熟的高性能基础代码。如线性代数、随机数生成、快速傅里叶变换、字符串处理。...（还在增加中……） 丰富的用于建立或描述对象的类型语法 高性能，接近于静态编译型语言。...包括用户自定义类型等 为并行计算和分布式计算而设计 轻量级“绿色”协程 优雅的可扩展的类型转换/提升 支持Unicode, 包括但不限于UTF-8 可直接调用 C 函数（不需要包装或是借助特殊的API）
DOCTYPE html> 07_函数中的this 的引用变量 * 在函数中都可以直接使用this * this代表调用函数的当前对象 * 在定义函数时, this还没有确定, 只有在执行时才动态确定(绑定)的 2....如何确定this的值?...* test() * obj.test() * new test() * test.call(obj) 前置知识: * 本质上任何函数在执行时都是通过某个对象调用的 --> <script
当然，老先生现在也已经转到了 R 语言的阵营当中。这里的关键在于，R 是数据科学的母语，R 中包含了最丰富、最深刻、最专业的数据科学思想，是整个数据科学一个重要的原创思想宝库。...比如 Kaggle 的竞赛，优胜者往往要提交几百次才能取得满意的结果。在这样的工作模式中，编译型语言就显得太过麻烦了。 ?...吴恩达在他 2011 年录制的经典的机器学习视频课程中说，一般来说人们会用 Matlab 、Python 等高层次语言来找到最佳的模型，然后用 C++ 和 Java 等语言把模型产品化，以追求更高的执行效率...关键在于，Julia 利用了 LLVM 的基础设施，实时将代码翻译和优化为高效的机器码，并且执行。因此，Julia 成为了第一种性能全面达到 C 语言级别的高级动态语言。...Julia 在高校和科研单位里获得了热烈的欢迎，很多学术大佬现在都在安利 Julia。
对于有abstract类型的地方，会用红色的标出。 再举一个Julia自带函数的例子。 ?...隐藏的类型转换 在C++中，对每个定义的变量都有其固定的类型，但Julia中由于变量定义时可以缺省参数，经常会注意不到参数类型的转换。...中，多维矩阵是以列优先原则排列，这跟MATLAB中是一样的 x = [1 2; 3 4] # 把x转换为1维矩阵 x[:] 也就是说，Julia中矩阵的每一列的数据在内存上的地址是连续的，每一行的地址不是连续的...向量化并不会提高Julia的运行速度 很多用过MATLAB和Python的同学都会觉得向量操作肯定要比循环操作要快很多，但在Julia中并没有这个规则，这一点要由为注意。...中向量运算并不会优化速度，这一点在Julia官网也多次说明。
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