1.0可用的第三方库试玩

1.0刚发布一个星期，很多包还在更新，暂时用不了。以下的包是经过简单测试，确实可以在Julia 1.0上运行的。当然，建议大家可以用0.7过渡，不少包都已经兼容了0.7（但是不兼容1.0）。

PyCall ——兼容Python

可以无缝调用Python的库，很多第三库底层都依赖了PyCall。不过，我个人还是很建议日后Julia能内聚的，这样无端多了一层包装，难免速度下降。

不过有点bug，我调用了matplotlib后，好像关不掉弹窗，窗口卡死。没有必要，还是不要去调用Python，要用库最好用第三方包装过的。

看起来，效果还OK。

Plots

Julia的数据可视化还是有很多种选择的。被称为Julia最佳的绘图库，但是依赖的第三方包太多，目前还没能顺利更新，据说，作者也很无奈。

Plots可以选择多种后端渲染库，比如Python著名的mathplotlib.pyplot、GR等等，而不需要改代码（相当于多了中间层）。

不过，Plots的风格模型源于Matlab，比如、等等。

pyplots后端：

GR后端：

Flux——优雅的机器学习栈

首先，flux的官网很好看，例子也挺好玩的，大家可以去上面调戏一下机器学习加持的MNIST分类器（MNIST classifier）、车摆游戏（CartPole game）、围棋[迷你版，这个应该是算力原因]（Go Game)、样例风格转换（Style Transfer demo）。

github上也提供了一个flux model zoo，额，不过有点少。不过包的完备性还是很好，包测试做得也很全面，检查完依赖，居然再下数据集……

Latexify ——公式转化成LaTeX语法

这个包和Jupyter（IJulia）更配哦。由于Julia原生支持LaTeX语法，这个包就是把公式转化成LaTeX语法，像Jupyter notebook的环境是支持LaTeX语法的（背后是mathjax，一个渲染LaTeX的JavaScript库）。

如果仅仅用在终端（控制台），是无法将公式可视化的。

DifferentialEquations——求解微分方程

1.0构建RandomNumbers依赖的时候出错，但总体下来构建还是成功的。微分方程在各类建模中还是非常重要的，不解释。

求解一波洛伦兹吸引子：

图是真的有点密。

Zygote——21世纪的自动微分

第一次微分需要计算表达式，比较慢，后面的计算会比较快。

注意，是，也就是角分符号，不是（单引号）。输入按Tab。

DataFrames ——统计必备的数据表

据说是R语言最先有，遗憾的是，我没用过R。DataFrames拥有行索引和列索引，可以通过索引标签对其中的数据进行存取。可以想想Excel，横轴是A、B、C…纵向是1、2、3…，可以用A1、B2这样来索引数据。对于数据分析、数据清洗相当有帮助。

值得期待的包

以下包，目前未能支持1.0，但是很值得期待：

Cxx：直接调用C++

Gadfly：Julia最佳绘图库（之一），可惜目前在0.7预编译失败（1.0就更不用说了）

当然，还有很多包，我没有测试过，比如物理的、各类神经物理，有机会再和大家介绍。最近一段世界Julia各种库都更新得相当频繁，建议初学者还是先回归基础。（预告：下次我们讨论一下Julia的宏和它的类型系统设计，我觉得Julia的类型系统是设计得相当不错。）

最后

我建议大家在0.7版本入手学习Julia，而不是1.0。对于0.7的弃用警告，下一次尽可能避免，这样可以比较好地过渡。Julia官方也是推荐从0.7入手学习，他们也觉得0.7这个版本号起的不太好，它应该作为1.0，而1.0应该作为1.1。

（本文写作时间较短，可能略水，望见谅）