📜  Julia 语言介绍

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:55:40.723000             🧑  作者: Mango

Julia 语言介绍

Julia 是一种高级开源编程语言,由 MIT 的 4 人开发。 Julia 是一种动态的、高性能的编程语言,用于在科学计算中执行操作。与 R 编程语言类似,Julia 用于统计计算和数据分析。 Julia 的构建主要是因为它的编程速度,与Python和 R 相比,它的执行速度要快得多。
Julia 通过执行云计算和并行性等复杂任务为大数据分析提供支持,这些任务在分析大数据中发挥着重要作用。为了获得这些特性和兼容性,Julia 借鉴了数学编程语言的血统,但也借鉴了许多其他流行的动态语言,包括 Perl、 Python、Lua、Lisp 和 Ruby。

为什么选择 Julia 编程语言?

Julia 被广泛用于数据分析有很多原因。几个原因是:

  • 易于上手: Julia 是一种高级语言,因此它更接近于其他流行的编程语言,如Python、C、R 等。因此,任何人都可以轻松学习 Julia,尤其是Python和 C 程序员。
  • 开源: Julia 是完全开源和免费的,因此可以轻松下载和使用。
  • 集成语言: Julia 是为科学计算而构建的,就像在Python、R 和 MATLAB 中一样,它的根源在于通用编程。
  • 更快的执行:众所周知,Julia 是Python和 C 编程语言的组合。因此,与Python、R 和 MATLAB 相比,它具有非常高的 C 执行速度。
  • 更少的代码行数: Julia 提供了编写更少代码行的灵活性,就像在Python中一样。

    从 Julia 编程开始

    查找编译器:有各种在线 IDE,例如 TutorialsPoint、repl.it 等,无需安装即可运行 Julia 程序。
    Jupyter Notebook 也可用于离线运行 Julia 程序。这是如何在 Windows 中为 Julia 安装 Jupyter Notebook?在 Julia 中编程:由于 Julia 在语法上与其他广泛使用的语言非常相似,因此在 Julia 中编码和学习更容易。可以在任何广泛使用的文本编辑器(如Notepad++、gedit 等)中用 Julia 编写程序。或在任何文本编辑器上。编写程序后,以.jl扩展名保存文件。编写我们的第一个程序:
    启动解释器后,只需键入以下代码。

    # Julia program to print Hello World
      
    # print function
    print("Hello World !") 
       
    

    输出:

    Hello World


    [print(“Hello World!”)] :要在控制台上打印某些内容,使用print()函数。要在 print 语句后换行,使用println()评论:
    注释用于解释代码,其使用方式与Python中类似。编译器忽略注释条目并且不执行它们。注释可以是单行或多行。

    • 单行评论:
      句法:
      # Single line comment
    • 多行注释:
      句法:
      #=
      Multi line 
      comments 
      =#

    朱莉娅的特点

    有多种特性使 Julia 与其他语言不同。

    • Julia 是一种动态类型语言,可以交互使用。
    • Julia 是一种开源语言,因此所有源代码都可以轻松在线获得。
    • Julia 可以通过直接调用Python、 C 和 Fortran 库来处理它们。
    • Julia 使用起来很灵活,因为与 C 相比,它允许编写更少的代码行。
    • Julia 是即时编译的,因此它甚至可以接近 C 的执行速度。
    • Julia 可以非常轻松地处理复杂的数据分析。


    好处:
    与Python和 C 相比,Julia 有很多优点。其中很少有:

    • 与Python相比,Julia 更快,因为它的即时(JIT)编译。
    • Julia 与数学计算高度兼容。
    • Julia 会自动为变量分配内存,例如Python。
    • Julia 是动态和静态类型语言的组合。


    缺点:

    • Julia 是 1-indexed 语言,这意味着它的数组索引从 1 开始,不像其他语言从 0 开始。这可能会导致采用新的编写代码习惯时出现问题。
    • 与Python相比,Julia 是非常新的。因此,人们仍然更喜欢Python而不是 Julia。
    • Julia 中的矩阵是按列访问的,而Python矩阵是按行访问的。这可能会在就如何在内存中有效地遍历矩阵做出设计决策时产生问题。
    • Julia 中的字典的散列方式与Python中的字典不同,这在多种情况下会使执行速度变慢。


    朱莉娅的应用:

    • Julia 可用于涉及大数据的主要科学计算。
    • Julia 可以在包的帮助下用于 Web 编程。
    • 机器学习计算也可以在 Julia 的帮助下轻松执行。
    • 在 ARM 支持的帮助下,Julia 很快将用于 Android 智能手机。