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后起之秀!Julia勝于Python的5個優(yōu)勢

新聞 前端
Julia是一種多范式函數(shù)編程語言,主要用于機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計編程。雖然Julia當(dāng)然沒有Python那么受歡迎,但是將Julia用于數(shù)據(jù)科學(xué)有一些巨大的好處,使得它在Python的許多情況下都是一個更好的選擇。

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來源:Pexels

Julia是一種多范式函數(shù)編程語言,主要用于機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計編程。

Python是另一種用于機(jī)器學(xué)習(xí)的多范式編程語言,盡管大家通常認(rèn)為Python是面向?qū)ο蟮摹?/p>

另一方面,Julia更多的是基于功能范式。雖然Julia當(dāng)然沒有Python那么受歡迎,但是將Julia用于數(shù)據(jù)科學(xué)有一些巨大的好處,使得它在Python的許多情況下都是一個更好的選擇。

1、廣泛

Python的應(yīng)用范圍很廣泛,很多事情可以用Python做,但不能用Julia做。當(dāng)然,這只是本地語言,因為我們現(xiàn)在討論的多功能性指的是語言的多功能性。Julia代碼在R、Latex、Python和C中都是通用的可執(zhí)行代碼,這意味著典型的數(shù)據(jù)科學(xué)項目有可能只編寫一次,并從包裝器中的另一種語言以Julia為本機(jī)進(jìn)行編譯,或者只發(fā)送字符串。

PyCall和RCall也是相當(dāng)大的交易。考慮到Julia的一個嚴(yán)重缺點實際上是包,因此在需要時調(diào)用Python和R非常方便。PyCall在Julia中得到了很好的實現(xiàn),而且做得非常好,非常有用。

2、多分派

后起之秀!Julia勝于Python的5個優(yōu)勢

Julia是一種非常獨特的類型語言,它有自己的怪癖和特性,但其中最酷的特性之一是Julia的多分派。首先也是最重要的是,Julia的多分派速度很快。除此之外,使用Julia的多分派使得函數(shù)定義作為結(jié)構(gòu)的屬性應(yīng)用成為可能。

不僅如此,使用Julia的多分派使得函數(shù)可擴(kuò)展。這對包擴(kuò)展是一個很大的好處,因為無論何時顯示導(dǎo)入方法,用戶都可以更改它。顯式導(dǎo)入方法并將其擴(kuò)展為將結(jié)構(gòu)路由到新函數(shù)會很容易。

3、速度

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談到Julia不談速度是很難的。Julia以速度快而自豪。Julia與Python不同,Python是一種編譯語言,它主要是用自己的基礎(chǔ)編寫的。然而,與C等其他編譯語言不同,Julia是在運行時編譯的,而傳統(tǒng)語言是在執(zhí)行之前編譯的。Julia,特別是寫得好的時候,可以和C語言一樣快,有時甚至比C語言更快。Julia使用即時(JIT)編譯器,編譯速度非常快,盡管它編譯起來更像是一種解釋語言,而不是像C語言或Fortran這樣的傳統(tǒng)低級編譯語言。

4. 包管理器(Package Manager)

首先要說的是,Julia的Pkg包管理器是Python的Pip包管理器之上的整個世界。Pkg附帶了自己的REPL和Julia包,可以從中構(gòu)建、添加、刪除和實例化包。這特別方便,因為Pkg與Git的連接。更新很容易,添加軟件包總是很容易的,而且總的來說Pkg在Python的Pip上隨時都可以使用。

5.在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用

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與Python不同,Julia用于統(tǒng)計和機(jī)器學(xué)習(xí)。Python是在90年代早期作為一種簡單的面向?qū)ο笳Z言創(chuàng)建的,盡管從那時起它已經(jīng)發(fā)生了很大的變化。考慮到Python的歷史,以及Python的廣泛用途(因為它非常流行),使用Julia這種專門為高級統(tǒng)計工作而設(shè)計的語言可以顯示出很多好處。

Julia比Python稍勝一籌的另一個方面是線性代數(shù)。Vanilla Python可以通過線性代數(shù),但vanilla Julia可以飛躍線性代數(shù)。當(dāng)然,這是因為Python從未打算支持機(jī)器學(xué)習(xí)中的所有矩陣和方程。這不是Python的壞處,尤其是在NumPy上,但是就一個沒有包的體驗而言,Julia覺得這類數(shù)學(xué)更受歡迎。Julia的操作數(shù)系統(tǒng)比Python的更接近R,這是一個很大的好處。大多數(shù)線性代數(shù)是更快和更容易做。下面展示一個向量點積方程(dot-product equation),以便進(jìn)一步說明這一點:

  1. Python -> y =np.dot(array1,array2) 
  2. R -> y <- array1 * array2 
  3. Julia -> y = array1 .* array2 

結(jié)論

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使用哪種語言并不重要,不管是R、Julia、Python還是Scala。然而,需要注意的是,每一種語言都有其缺點,沒有一種語言會成為“完美的語言”。如果你在編程上多才多藝,從機(jī)器學(xué)習(xí)到GUI再到API,情況尤其如此。Python有更好的包,通常如果項目足夠小,我會轉(zhuǎn)向Python,但是對于具有數(shù)百萬觀察的數(shù)據(jù)集,甚至很難用Python讀取此類數(shù)據(jù)。

總之,我很看好Julia.的未來。Julia寫起來很有趣,而且將來在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域可能會變得更加可行。

 

責(zé)任編輯:張燕妮 來源: 讀芯術(shù)
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