Python 仍然非常流行。但是,如果你现在开始学习 Julia,它将来可能就是你的头等舱船票。
关键时刻,第一时间送达! 【CSDN 编者按】在数据科学领域,你最常用的编程语言是哪种?对此,不同职业背景下的开发者答案各尽不同,一般来说,Python 和 R 语言是需要重点掌握的,但是如今有一枝独秀悄然而至,其创作理念是像 Python 一样通用、像 R 语言一样适用于统计、像 Perl 一样适用于字符串处理、像线性代数 Matlab 一样强大、像 Shell 一样擅长粘合程序,且可以像 C 语言一样高效,它的名字叫做——Julia。如今,在面对 Python 俨然已成为数据科学和机器学习领域的中流砥柱
Julia 是一种多范式的函数式编程语言,用于机器学习和统计编程。尽管 Python 通常被认为是一种面向对象的编程语言,其实它也是用于机器学习的多范式编程语言。需要注意的是,Julia 语言更多地基于函数范式。此外,Julia 语言虽不如 Python 那么流行,但在数据科学中使用 Julia 具有很大的优势,从而使它在很多情况下成为更好的编程语言选择。
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不要误解。Python 的受欢迎程度,仍然得到计算机科学家、数据科学家和人工智能专家的坚实支持。但是,如果你曾经和这些人一起共进晚餐,你也会知道他们对 Python 的弱点有多不满。从运行缓慢,到要求过多的测试,到不顾之前的测试而产生运行时错误——这些都足以让你恼火。这就是越来越多的程序员采用其他语言的原因——顶尖的程序员是 Julia,Go 和 Rust。Julia 擅长数学和技术性的任务,而 Go 擅长模块化程序,Rust 是系统编程的首选。由于数据科学家和人工智能专家要处理许多数学问题,Julia 是他们之中的赢家。即使经过严格的审查,Julia 也有 Python 无法超越的优点。
PyTorch社区最近有一种声音:下个版本应该抛弃Python改用Julia语言。
Julia是一种高级编程语言,由麻省理工学院(MIT)的4个人开发。它是一种开源的、高性能的、高级的、用于科学计算的动态编程语言。它主要用于数据分析和统计计算,类似于R编程语言。
Julia是一种免费的现代高级编程语言,于2012年正式发布。作为编程语言大家族中的年轻一员,Julia提供了许多令人眼前一亮的功能和特性。
但如果和一些计算机科学家、数据科学家和人工智能专家深入交流过的话,你就会知道他们是多么痛恨Python 的缺点。
前几年就流传着这样一种说法:Julia 会替代 Python,成为新的最受欢迎的编程语言之一。我们暂且对这种说法持观望态度,但作为科学计算方面的强大工具,Julia 优势已然显现,这意味着程序员的选择又多了一种。
而如此一门小众的语言,居然能盖过著名女影星,登上搜索结果第一条,可见它的火爆程度。
JuliaCon 2020 刚刚结束,华沙经济学院的教授和 DataFrames.jl 项目的维护者 Bogumił Kamiński总结了 Julia 语言的状态和生态系统,并宣称 Julia 终于已经达到生产环境就绪。
机器之心报道 机器之心编辑部 「我们已经从 Julia 中获得了很多灵感,但我们还是想要 Python。」 「人生苦短,我用 Python。」这是 Python 开发领域广泛流传的一句话。在过去的几年中,Python 也的确凭借其在易用性、生态等方面的优势一路高歌猛进,在很多编程语言排行榜中稳居前三。 但伴随着 Julia 等新势力的崛起,这种局面正在发生变化。在前段时间出炉的「Stack Overflow 2021 全球开发者调查报告」中,Python 受开发者喜爱程度仅排第六,而 Julia 则排在了
看一下Julia官网上的Benchmark,Julia综合速度,是R语言的42倍,是Python的15倍,是Java的3倍,是Fortran的1倍,和C语言速度不相上下。
Julia是于2012年发布的一种函数式编程语言。它的创建者希望将Python的可读性和简单性与以C语言为代表的静态编译语言的速度相结合。
据 MIT 报道,截至 2018 年底,Julia 的下载量超过 300 万,并在超过 1500 所大学中用于科学和数值计算。根据 2019 年 8 月 TIOBE 编程语言指数,Julia 从 7 月的第 50 名升至第 39 名,在众多语言中上升幅度显著。今年 7 月,在将 Python 解释器移植到 Firefox 之后,Mozilla 出资将 Julia 引入 Firefox 和一般浏览器……
Julia成为2018年发展最快的编程语言之一,因为它结合了几种主要语言的优势而备受推崇。
在Python中,字符串和字符均可使用双引号" "或者是单引号' ', 但是在 Julia 中,单字符使用单引号' ' , 字符串使用" ", 回归了C中的写法, 但是如果出现引号是字符的形式,可以在最外层加上三引好""" """, 具体示例如下:
作者 | Logan Kilpatrick 译者 | 红泥 策划 | 刘燕 Julia 运行速度很快,但从性能表现上看,也没快的那么离谱。 几周前,当我在 YouTube 上刷编程趣闻时,无意中看到一个视频,它展示了 C++ 和 Python 从 0 加到 10 亿时的性能差异。不出所料,Python 在执行此操作过程中不是非常快,耗时 1m52s,C++ 耗时 2.4s,但我很想看看 Julia 执行效果是什么样子。 接着,我开始写一些简单的 Julia 代码,来运行这个基准测试,以此看看 Ju
我刚接触Jupyter Notebook的时候曾经在别处看到一个说法,大意是Jupyter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。虽然偶尔也会好奇为什么Jupyter以Julia为首,但是关于Julia的消息实在不多,也就没去深入了解,大概单纯就是为了靠近Jupiter这个单词吧。
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)。
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。而 Python 有朝一日会成为今朝的 Java 吗?对此,本文作者发文表示,30 岁的 Python 正面临着来自编程语言世界的新参与者——Julia 的威胁,而这究竟是怎么一回事?
近日,MIT CSAIL 实验室正式发布了 Julia 1.0,不少人称,该语言结合了C语言的性能和Python 的易上手性,被称为最聪明的一群大脑创造出的现代编程语言。
在世界的某个角落里,有四个年轻人。他们正在合租房中,默默无语的埋头摆弄着手里的Matlab。屋里的气氛有些安静,有些单调,有些无聊。
Julia是一门为科学计算而生的编程语言,其着重强调了开源、生态与性能。从开源角度来说,相比于Matlab就要友好很多,用户可以免费使用,而且MIT协议应该是最宽松的开源协议之一(截图来自于参考链接3):
Python 目前是开发人员中最流行的编程语言之一,可能很快就会超过c++。但IT分析师雷德蒙克(RedMonk)表示,作为Python的一种可能替代品--Julia(茱莉娅)这种更为年轻的语言正在迅速流行起来。
在boss @jmao 的安利下,以及Python慢的要死的速度的逼迫下,我开始玩起了新语言Julia。这是一门号称和Python一样好学,和C一样快的语言。果然,第一次学习的感觉是,Julia果然是一个对科学计算支持的非常好的语言。本系列就记录记录Julia的学习历程吧。
其实像以前 C 或其它主流语言在使用变量前先要声明变量的具体类型,而 Python 并不需要,赋值什么数据,变量就是什么类型。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。
早在 2009 年,Jeff Bezanson、Alan Edelman、Stefan Karpinski 和 Viral Shah 四个人聚到一起决心创造一种全新的编程语言。新语言要快速、有表达力,结合 C 语言、Matlab、Java、Ruby、Python、Perl 和 R 各自的优势,并能直接与 R、Matlab、Python 等最受欢迎的机器学习语言,以及其他动态工具展开竞争。听起来这思路很直接、很简单,是吧?这想法的背后有着几名创始人对开发者“痛点”的长期切身体会:工程师们为了在数据分析中获
前三门语言很类似,是可以一起学的,julia像是处于动态语言向静态语言过度的语言,既可以指定类型又可以不指定,优点就是速度极快,缺点就是造好的轮子不多。
最近MIT发布的julia 1.0.0版,据传整合了C、Python、R等诸多语言特色,是数据科学领域又一把顶级利器。
Julia是一门为科学计算而生的编程语言,其着重强调了开源、生态与性能。从开源角度来说,相比于Matlab就要友好很多,用户可以免费使用,而且MIT协议应该是最宽松的开源协议之一:
如果你是一名数据科学家,你很有可能使用Python或R编程。但是有一个叫Julia的新成员承诺在不影响数据科学家编写代码和与数据交互的情况下拥有c一样的性能。
早在 2009 年,Jeff Bezanson、Alan Edelman、Stefan Karpinski 和 Viral Shah 四个人聚到一起决心创造一种全新的编程语言。新语言要快速、有表达力,结合 C 语言、Matlab、Java、Ruby、Python、Perl 和 R 各自的优势,并能直接与 R、Matlab、Python 等最受欢迎的机器学习语言,以及其他动态工具展开竞争。听起来这思路很直接、很简单,是吧?这想法的背后有着几名创始人对开发者“痛点”的长期切身体会:工程师们为了在数据分析中获得速
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】常做科学计算的研究人员对Julia肯定不陌生,它从发布至今已经走过了整整十个年头,如今也是终于实现了最初的「全能语言梦」,一起看看Julia背后的故事! 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。如今,Julia已经走过了十个年头,拥有数十万用户,在数百所大学和公司内开始建立Julia软件技术栈,从个性化药物、气候建模、新材料研发,甚至太空任务规划都有Julia的身影。 最近,Julia的开发者们又发布了一篇博客
不过,Julia自2009年出现以来,凭借其速度、性能、易用性及语言的互操性等优势,已然掀起一股全新的浪潮。
表格是存储数据的最典型方式,在Python环境中没有比Pandas更好的工具来操作数据表了。尽管Pandas具有广泛的能力,但它还是有局限性的。比如,如果数据集超过了内存的大小,就必须选择一种替代方法。但是,如果在内存合适的情况下放弃Pandas使用其他工具是否有意义呢?
在《实例对比 Julia, R, Python,谁是狼语言?》我们简单介绍了 Julia 的背景,以及通过优化一个似然函数的参数 μ 和 σ,来对比 Julia、R、Python 三门语言,谁更快,谁的输出更舒适。
在过去一年中,研究者利用 Julia 在一台超级计算机上分析天文图像,速度提升了 1000 倍,在 15 分钟内将接近 2 亿个天体进行分类。从技术上来看,这种语言还会长期发展下去。然而,现在是一个里程碑的时刻:在本周于伦敦举办的 Julia 语言年会上,Julia 1.0 正式发布!一起发布的还有 JuliaCon。
来源:AI前线(ID:ai-front) 作者: UCI Data Science Initiative
又到了一周里最让人欢欣鼓舞的一天:周一,这是一个让人不想思考只想烧烤的日子,这个清晨,适合撸几条新闻。
7 月 19 日,由 Julia 高性能编程语言初创团队建立的 Julia Computing 公司,宣布完成由 Dorilton Ventures 领投的 2400 万美元 A 轮融资(折合人民币约 1.6 亿)。参与此次融资的还包括 Menlo Ventures、General Catalyst 以及 HighSage Ventures 等。此外,前 Snowflake CEO 兼前微软服务器及工具业务总裁 Bob Muglia,也将正式加入 Julia Computing 董事会。
编译 | 核子可乐、Tina Julia 编程语言掀起了一股新的热潮。 7 月 19 日,由 Julia 高性能编程语言初创团队建立的 Julia Computing 公司,宣布完成由 Dorilton Ventures 领投的 2400 万美元 A 轮融资(折合人民币约 1.6 亿)。参与此次融资的还包括 Menlo Ventures、General Catalyst 以及 HighSage Ventures 等。此外,前 Snowflake CEO 兼前微软服务器及工具业务总裁 Bob Muglia,也
我们知道,开发人员已经使用Python近30年了,并且目前正受到机器学习和数据科学家的大力推动。而Julia从2012年才开始使用,到2019年1月Tiobe官网发布了编程语言排行榜中,Julia已经排在第37位了。
1. 我认为 R,Python 和 Julia 是机器学习和数据科学中三个最重要的语言。任何人如果想在这个领域有所发展,长远来说这三种语言都需要掌握。 2. 我自己学习数据科学的主要语言当然是 Python,不光是因为用 Python 的人多,也因为我自己比较熟悉这种语言。早在2001年的时候,我就在一家小书店里买到了一本叫做 Learning Python 的书,当时应该是第二版,讲的还是 1.x 的 Python。从那时候起,我断断续续对语言本身下过一些功夫,也在好几件事情里用了 Python,现在回
一群拥有各种语言丰富编程经验的Matlab高级用户,对现有的科学计算编程工具感到不满——这些软件对自己专长的领域表现得非常棒,但在其它领域却非常糟糕。他们想要的是一个开源的软件,它要像C语言一般快速而有拥有如同Ruby的动态性;要具有Lisp般真正的同像性而又有Matlab般熟悉的数学记号;要像Python般通用、像R般在统计分析上得心应手、像Perl般自然地处理字符串、像Matlab般具有强大的线性代数运算能力、像shell般胶水语言的能力,易于学习而又不让真正的黑客感到无聊;还有,它应该是交互式的,同时又是编译型的……
MLJ是一个用纯Julia编写的开源机器学习工具箱,它提供了一个统一的界面,用于与目前分散在不同Julia软件包中的有监督和无监督学习模型进行交互。
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