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Python vs. Julia

整体比较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。 我将R与Julia进行了比较,展示了Julia是如何为数据科学社区带来全新的编程思维方式的。主要的结论是,有了Julia,您不再需要向量化来提高性能,良好地使用循环可能会提供最好的性能。 在这篇文章中,我将添加Python对比。因为对于数据科学家来说我们使用任何算法最好有现成的实现可用,并且从对算法进行编程使用需要非常的简单。这都是我们需要编写高效代码时所必需的。 julia> 10 ∈ true julia> 20 ∈ false这个问题可以通过线性搜索解决。该算法遍历输入向量的元素,直到找到要搜索的值(成功搜索)或到达向量的末尾(不成功搜索)为止。 为了评估R,PythonJulia中的不同实现,我生成了一个数据集,该数据集包含1.000.000范围从1到2.000.000的唯一整数,并执行了1.000个从1到1.000的所有整数的搜索。

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全方位对比:PythonJulia、MATLAB、IDL 和 Java (2019 版)

Matlab Python 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。 备注:在下面显示的结果中,我们使用了较旧版本的 Julia,因为在 Xeon Haswell 节点上安装最新版本的 Julia(1.1.1) 时我们遇到了困难。 Julia 和 R 提供了简单的基准测试工具。我们编写了一个简单的 Python 工具,允许我们随心所欲地多次运行 Python 测试用例。 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。 Gupta 著,1984 年原文链接:Basic Comparison of Python, Julia, Matlab, IDnd Java (2019 Edition)

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    再见Python,你好Julia

    就算是在最苛刻的对比条件下,Julia 也具有很多 Python 无法比拟的优势。 代码转换你甚至不需要了解任何 Julia 命令也能使用 Julia 编程。你不仅可以在 Julia 中使用 Python 和 C 代码,甚至可以在 Python 中使用 Julia。 在 StackOverflow 上标记为 Julia(左)和 Python(右)的问题数量。尽管所有这些优点听起来都很不错,但请务必注意,与 Python 相比 Julia 依然是个新生儿。 另外,随着越来越多的 Python 代码被 Julia 取代,你的代码也会更加持久。?是时候向 Julia 表达一些爱意了。 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。从这个层面来说:再见 Python,你好 Julia

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    Python小心!Julia 为你的王冠而来

    Julia也许是一个选择,它完美克服了Python的所有缺点,提前布局,你就是Julia元老级开发者!Python在数据科学、AI领域里龙头老大的位置毋庸置疑。 由于数据科学家和人工智能专家处理大量的数学问题,Julia也是他们的首要备选语言,Julia 也有 Python 无法比拟的优点。 除了Julia,现在只有 c、 c + + 和 Fortran 还在俱乐部中。?作为有着超30年历史的语言PythonPython 拥有一个庞大的支持性社区。 除此之外,你甚至不需要知道一个 Julia 命令就可以在 Julia 中编码。您不仅可以使用 Python 和 c 在 Julia 中编码,甚至可以在 Python 中使用 Julia!? Python的库也要比Julia更多,这是 Python 最强大的地方之,它有数不胜数的维护良好的库。而Julia 没有太多的库,部分库也被用户抱怨说它们没有得到有效的维护。

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    Python 是前浪,Julia 是后浪?

    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。   从某种程度上来说,Python 也可以做到这一点——但是 Python 不知何故逐渐发展成了这样。相比之下,Julia 正是为这种东西而生。自下而上。   代码转换  你甚至不需要知道一个单一的 Julia 命令来编码 Julia。你不仅可以在 Julia 中使用 Python 和 C 代码。你甚至可以在 Python 中使用 Julia!   虽然所有这些听起来都很棒,但重要的是要记住,与 Python 相比,Julia 仍然很小。 Python 仍然非常受欢迎。但是如果你现在学习 Julia,那可能是你以后的黄金入场券。从这个意义上可以说:再见 Python。你好 Julia

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    数据科学中的 R、PythonJulia —— 机器学习的学习随想 02

    我认为 R,PythonJulia 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. 所以在未来,我们很可能需要一种既像 R、Python 那么高层次,又像 C++、Java 一样快的数据科学语言。这种语言现在已经出现了,就是 JuliaJulia 的语法借鉴了 Matlab,高校里出来的人可能会有宾至如归的感觉,但我觉得如果语法上跟 Python、R 或者 C family 一致的话可能会更有利于广大程序员。不过语法始终是个小问题。 目前这个语言的社区还是很小,Kaggle 上 Python 的 Kernel 有26,000多个,R 有 12,000 多个,而 Julia 只有100多个,完全不成比例。但是这个事情你不能只看数量。 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

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    实例对比 Julia, R, Python,谁是狼语言?

    所以大家下次看到招聘要求10年Julia开发经验的,绝对不要去。 Julia,R 和 Python 谁的势力大因为 R 语言设计的初衷就是应用在科研领域。 然后 Julia 还是保持了默默无闻。可见即使在特别垂直的领域,Python 这种粘合剂语言配合强大的第三方库,也是拥有恐怖的战力。Julia,R 和 Python 谁更狠一点? 并获得授权,翻译他的文章《Julia vs R vs Python: simple optimization》。 戴卓嘉对三种语言的熟悉程度分别是: 有人做过测试,不依赖第三方装备的情况下,在计算比10⁵更小数的时候 Python 还是要比Julia快的。 从10⁵开始,Julia 的速度就比 Python 比更快还快了。

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    有人说JuliaPython好,还给出了5个理由

    通用性我们都知道通用性是 Python 语言相较于 Julia 语言的一个优势,确实有很多通过 Python 语言编写的项目无法使用 Julia 来实现。 Julia 代码普遍能够在 R、Latex、Python 和 C 等语言中直接运行。 考虑到 Julia 语言一大缺点在于包的丰富程度不及 Python 或 R 语言,利用 PyCall 和 RCall 在 Julia 代码中随时调用 Python 和 R 为用户提供了极大的便利。 此外,与 Python 相比,Julia 的操作数系统与 R 语言的更为相近。 综上所述,JuliaPython 一样是我很喜欢的语言之一。Python 有更好的包,如果项目足够小,我就会用 Python

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    碾压 Python!为什么 Julia 速度这么快?

    很大部分是因为这门语言结合了 C 语言的速度、Ruby 的灵活、Python 的通用性,以及其他各种语言的优势于一身。那么你知道为什么 Julia 的速度能做到那么快吗? 这并不是因为更好的编译器,而是一种更新的设计理念,Julia 在开发之初就将这种理念纳入其中,而这也是关注 “人生苦短” 的 Python 所欠缺的。为什么要选择 Julia? 因为它比其他脚本语言更快,它在具备 Python、MATLAB、R 语言开发速度的同时,又能生成与 C 语言和 Fortran 一样快的代码。 但 Julia 新手对这种说法可能会有点怀疑。 这就引出了一个问题:Julia 是否提供了比 Python 或 R 语言(MATLAB 默认使用 JIT)更好的 JIT 实现? 在 Python 中,你可以将任何东西放入数组中。而在 Julia 中,你只能将类型 T 放入 Vector {T} 中。Julia 提供了各种非严格的类型,例如 Any。

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    MIT正式发布编程语言Julia 1.0:Python、R、C++三合一

    近日,MIT CSAIL 实验室正式发布了 Julia 1.0,该语言期望结合 C 的速度、Matlab 的数学表征、Python 的通用编程与 Shell 的胶水命令行,并构建开源、自由与便捷的编程语言 Julia 的开发者之一、就职于 MIT 计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的教授 Alan Edelman 表示:「Julia 1.0 的发布证明,该语言已经做好准备,将 Python 和 R 除此之外,Julia 语言还可以轻松使用 Python、R、CC++ 和 Java 中的库,这极大地扩展了 Julia 语言的使用范围。 它是像 Python 一样有用的通用编程语言,像 R 语言一样便于统计的语言,像 Perl 一样自然的字符串处理语言,像 Matlab 一样强大的线性代数语言,也是像 shell 一样的「胶水语言」。 这对于使用 Python 和 Java 等面向对象语言之间更加平滑的交互操作非常有用。

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    为什么JuliaPython快?因为天生理念就更先进啊

    选自Github机器之心编译 参与:思源、李亚洲Julia 语言因为「快」和「简洁」可兼得而闻名,我们可以用类似 Python 的优美语句获得类似 C 的性能。 那么你知道为什么 JuliaPython 快吗?这并不是因为更好的编译器,而是一种更新的设计理念,关注「人生苦短」的 Python 并没有将这种理念纳入其中。 ? 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。 我们可以在 Python 中嵌入 JIT,但如果需要嵌入到 Julia,我们需要真的把它成设计为 Julia 的一部分。 在 Python 中,我们可以将任何类型数据放入数组,但是在 Julia,我们只能将类型 T 放入到 Vector{T} 中。为了提供一般性,Julia 语言提供了各种非严格形式的类型。

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    Nteract:可以在桌面运行的Jupyter笔记本(安装R+Julia+Python

    这里的话,R-stdio也安装一下https:cran.r-project.orgbinwindowsbaseR的执行文件 如果你安装完成以后就是这样的点运行,我们默认可以看到是启动了Node.js和Python Weight, xlab=Weight,ylab=Miles per Gallon)写一点代码 然后出图了,很漂亮导出一下在我们的netacr里面打开一下,运行环境有R了已经配置好了就是这样的这里安装Julia using PkgPkg.add(IJulia)https:github.comjupyterjupyterwikiJupyter-kernels在安装的中间,可以看看jupyter支持的计算内核当然Python 也是可以玩耍的using IJuliaIJulia.installkernel(Julia nteract)julia也是生效的https:jupyter.readthedocs.ioenlatestJupyter

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    Julia 对决Python:谁能在2019年称霸机器学习编程?

    同时,Python和R语言通常在机器学习中占主导地位,在开发人员普及方面,Python仍然是增长最快的编程语言。 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。同时,Python依然在使用范围方面占据着巨大优势,并且热度一直保持着上升趋势。 麻省理工学院教授Alan Edelman说:“Julia 1.0的发布标志着Julia现在已经准备好通过将Python和R语言的高效率和易用性与C ++的闪电般速度相结合来改变技术世界。” 好上手的Python仍是王者,使用范围上占据绝对优势但Julia任重而道远。 相比之下,只有相对较小比例的开发人员使用刚刚起步的JuliaPython在使用范围方面的确占据着绝对优势。当前的机器学习热潮推动了学习Python的开发人员数量急剧增加。

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    学界 | MIT正式发布编程语言Julia 1.0:Python、R、C++三合一

    近日,MIT CSAIL 实验室正式发布了 Julia 1.0,该语言期望结合 C 的速度、Matlab 的数学表征、Python 的通用编程与 Shell 的胶水命令行,并构建开源、自由与便捷的编程语言 Julia 的开发者之一、就职于 MIT 计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的教授 Alan Edelman 表示:「Julia 1.0 的发布证明,该语言已经做好准备,将 Python 和 R 除此之外,Julia 语言还可以轻松使用 Python、R、CC++ 和 Java 中的库,这极大地扩展了 Julia 语言的使用范围。 它是像 Python 一样有用的通用编程语言,像 R 语言一样便于统计的语言,像 Perl 一样自然的字符串处理语言,像 Matlab 一样强大的线性代数语言,也是像 shell 一样的「胶水语言」。 这对于使用 Python 和 Java 等面向对象语言之间更加平滑的交互操作非常有用。

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    大佬 Python 对阵新秀 Julia,谁能问鼎机器学习和数据科学?

    也可以通过 PyCall 库与 Python 代码进行交互,此外, PythonJulia 之间的数据可以共享。元编程。 PythonJulia 都支持并行运算。但是,在并行计算方面,Julia 的语法比 Python 更简单,这样就降低了并行运算的使用门槛,使其能够得到更广泛的应用。 Python 相比 Julia 的优势Python 是一种易于学习的通用计算语言,已经发展成为科学计算领域的主力军。 而年轻的 Julia 语言的生态系统稍显薄弱,它使用了很多现有的 C 和 Python 库,但是开发 Julia 自己软件包的任务依然迫在眉睫。Python 具有庞大的社区优势。 Python 现在正拥有着一个强大的社区。虽然 Julia 的社区发展迅猛,但是和 Python 社区的规模相比依然不值一提。

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    PyTorch核心开发者灵魂发问:我们怎么越来越像Julia了?

    简而言之,Julia语言本身的特性和Python的生态他们全都要,向Julia的优点学习也是团队未来的努力方向。那么,Julia这种语言到底好在哪,让PyTorch开发团队都向它学习? 具体到机器学习来说,Julia执行各类算法包括矩阵运算的速度都比Python快得多。Julia生态里也有自己的开源深度学习框架Julia Flux。 △ TIOBE指数中的Julia流行趋势变化Julia改变了过去他们只能用C等高性能语言做底层开发、同时用高易用性的Python等语言做扩展开发的割裂问题。 Julia语言速度快、天生适合机器学习又在高速成长,也难怪PyTorch社区会有用Julia替代Python的声音出现。 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。

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    有望取代Python的新型语言Julia:简介

    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。 05比较Julia和PythonPython是大多数开发人员广泛使用的最流行的语言。而julia是在2012年推出的比python要年轻得多。 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。 与Python一样,Julia没有向用户提供分配和释放内存的细节,而是提供了对垃圾收集的一些控制措施。其思想是,如果您切换到Julia,您不会失去Python的一个常见便利。 Julia的相对新颖性类似于周围的软件文化仍然很小。Python的大社区优势。一种语言如果没有周围活跃的大型社区的支持,就无处可去。

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    学习Julia与弯道超车

    Julia相对于R和Python的优势2.1. Julia很快 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。??2.2. Julia比R更像Python Julia,R和Python被称为科学运算的三大语言,R语言是统计学家开发的,更偏向于统计分析,工程化不足。Python是简单工程化语言,但是数学运算速度慢。 Julia相对于R语言,更工程化,而且更快,缺点是相关的包比较少。Julia相对于Python而言,更专注于科学运算。 目前的章节有:R语言 Julia以及全基因组选择R语言和Julia以及Python使用Feather包共享数据JWAS: 基于Julia开发的一款基于贝叶斯的GWAS和GS软件

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    Julia将成为编程语言黑马,是Python未来的劲敌?

    Julia 用户和开发人员进行了调查,结果显示,93% 的受访者喜爱 JuliaPython、C 排名第二、三位,分别获得 61% 和 27% 的投票率。 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。Julia 的切片索引包含最后一个元素,这与 Python 不同。 Julia 中的 a 就是 Python 中的 a。Julia 不支持负数索引。特别地,列表或数组的最后一个元素在 Julia 中使用 end 索引,而不像在 Python 中使用 -1。 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

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    为什么你应该学习Julia

    Julia是什么? 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。 Julia适合谁来使用? 库 由于PythonJulia更久远,拥有更广泛的用户群和庞大、热情的社区,所以Python有一个庞大的库并包含很多维护良好的库文件和包。 您可以在Julia中运行Python库(通过调用PyCall包),也可以在Julia代码中调用和运行CFortran的库,这使得Julia用户可以访问比其他方式更多的外部库,但PythonJulia相比仍然具有大量原生包和充满活力的社区的优势 类型检查 Python是一种动态类型语言,也就是说您可以在不指定类型的情况下声明变量,Python解释器会根据提供的值来确定类型(例如,m = 5将被解释为整数)。 数组索引 JuliaPython(以及大多数其他现代编程语言)之间的一个很小但又重要的区别就是Julia中的数组是以1为基础索引的,这意味着您访问数组的第一个元素是this_array而不是this_array

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