Julia

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Julia是一个面向科学计算的高性能动态高级程序设计语言,其语法与其他科学计算语言相似,在许多情况下拥有能与编译型语言相媲美的性能,主要用于数值计算,但不仅仅只有这些,它有着广泛的生态系统。

目录

新闻

简介

我们想要的是一个自由开源的语言,并且它同时拥有C的速度和Ruby的动态性;我们想要一个具有同像性(可以将语言的脚本本身当作数据进行处理)的语言, 它有着真正的和lisp一样的宏,但是却像MATLAB一样有着显然的,类似于数学表达式的标记;我们想要一个既可以像Python一样作为通用编程语言的工具, 又可以像R那样适用于统计分析,能像Perl那样自然地处理字符串,能像MATLAB那样给力地处理矩阵运算,它还要能像shell一样作为胶水将各种程序粘合在一起;我们想要一个简单易学的语言,同时它还能让最苛刻的魔法师们(hackers)开心。我们希望它是交互式的,但我们也希望它能被编译。

MATLABMathematicaWolfram等编程语言启发,Julia可简单看作数值计算和科学计算领域一个开源的编程语言,Julia采用MIT许可协议。

除了语言本身的优点,Julia 还拥有非常强大的生态系统,主要应用于数据可视化、通用计算、数据科学机器学习、科学领域、并行计算六大领域。

特点

  • 核心语言非常小,标准库用的是Julia语言本身写的;
  • 擅长于数值计算,其语法非常适合数学;
  • 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、字符串处理等;
  • 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);
  • 有类似shell的进程管理能力;
  • 有类似Lisp的宏以及其它元编程工具。

版本

指南

$ brew cask install julia // macOS
julia> versioninfo()
julia> varinfo()
julia> x = typemax(Int64)
9223372036854775807
julia> for T in [Int8,Int16,Int32,Int64,Int128,UInt8,UInt16,UInt32,UInt64,UInt128]
         println("$(lpad(T,7)): [$(typemin(T)),$(typemax(T))]")
       end
   Int8: [-128,127]
  Int16: [-32768,32767]
  Int32: [-2147483648,2147483647]
  Int64: [-9223372036854775808,9223372036854775807]
 Int128: [-170141183460469231731687303715884105728,170141183460469231731687303715884105727]
  UInt8: [0,255]
 UInt16: [0,65535]
 UInt32: [0,4294967295]
 UInt64: [0,18446744073709551615]
UInt128: [0,340282366920938463463374607431768211455]
julia> function f(x,y)
         x + y
       end
julia> f(2,3)
5

Jupyter

IJulia Julia kernel for Jupyter

julia> using Pkg
julia> Pkg.add("IJulia")
julia> Pkg.build("IJulia")
julia> using IJulia
julia> notebook()

$ jupyter notebook --ip=127.0.0.1

新建Julia 1.0.0的notebook

项目

C/C++

Julia语言核心C语言C++编写。

数学物理

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