どうして Julia を作ったか
プログラミング言語「Julia」開発者さんの文章がとても好きなので、雰囲気重視で訳しました。結構意訳です。原典：https://julialang.org/blog/2012/02/why-we-created-julia/ =================================================「どうして Julia を作ったか」 それは、僕らが欲張りだからだ。 Matlab はめっちゃ使う。僕らの中にはLispの天才もいるし、PythonやRuby のすげー奴、Perl を巧みに使いこなす奴もいる。毛も生えない子供の頃からMathematica で遊んだ奴もいる。いまだにツルツルな奴だって仲間だ。Rではアホみたいにたくさんグラフを書いた。C言語からは、いつだって冒険の匂いがする。 ぜんぶ、大好きだ。面白いし、いろいろなことができる。何かをしたいと思った時--科
線形代数演習講義へのjulia導入を考える
本記事はJulia Advent Calendar 2022の12/23の記事です。 東京大学で働いている松井と申します。 線形代数の講義における演習（実際にコードを書き行列演算を行う）の重要性を感じています。 そのためにjuliaを使えないかと思い至り、pythonとの比較に焦点を当て思っていることを述べます。 線形代数における演習の意義 線形代数は工学全般において重要で基盤的な学問体系ですが、なかなかとっつきにくいものです。その理由の一つは線形代数の諸アルゴリズムは最終的には計算機で実行するにも関わらず、学生は自分の手を動かしてコーディングする機会が少ない点だと感じます。多くの大学のカリキュラムでは大学初年次に線形代数講義があると思いますが、座学がメインであることが多いと思います。本当は、座学と並行して実際にコーディングして行列演算を行う「演習講義」があれば、理解が深まるだろうと感じま
Juliaは一時期すごい流行って数値計算の王座になると期待されライブラリも大量に作られたけど、結果Pythonの座を置き換えるにはいたらなかった。Goもコンテナ化との相性がよて一時期すごい流行ったけど、なんだかんだみんなJavaとかPHPとかRubyとか書いてる。 Rustもここ数年すごい流行ってるけど、JuliaとかGoみたいに飽きられて廃れていく気がする。 流行に敏感な人がなんか面白い言語あるぞーと騒ぎ出す。 様々なライブラリが乱立して色々出来るようになる。 数年かけて言語そのものが良くなっていき、ライブラリも淘汰や共通化されて成熟していく。 成熟したライブラリの開発は飽きられてメンテナンスされなくなる。 メンテナンスされてないライブラリを使いたくないから誰もその言語に参入しなくなる。 結果として言語そのものが衰退して、もとの成熟していてメンテナンスされ続けている言語とライブラリをみん
こちらの記事は、Rhea Moutafis 氏により2020年5月に公開された『 Bye-bye Python. Hello Julia! 』の和訳です。 本記事は原著者から許可を得た上で記事を公開しています。 Pythonの勢いに歯止めがかかると同時に新しい競争相手の登場だ Juliaがまだあなたにとって未知であっても、心配しないでほしい。 Photo by Julia Caesar on Unsplash 誤解しないでほしい。 Pythonの人気は、コンピュータ科学者、データサイエンティスト、AIスペシャリストといった堅固なコミュニティによって支えられている。 しかし、これらの人々と一緒に夕食をともにしたことがあれば、彼らがPythonの弱点についてどれほどわめき散らしているのかも知っているだろう。 速度が遅いことに始まり過度のテストが必要になること、以前のテストにもかかわらずランタイ
Pythonでデータ処理をしている際、numpyにはまらないごちゃごちゃした前処理があり、ちょっと遅いんだよなぁ。。。となること、ないでしょうか。 ルーチンになっている解析であれば高速化を頑張る意味がありそうですが、新しい解析を試行錯誤している最中など、わざわざ高速化のためのコードをガリガリ書いていくのは辛いぐらいのフェーズ、ないでしょうか。 こんなとき、私はJuliaを使っています。Juliaは特別な書き方をしなくても高速になる場合が多く、並列処理も簡単にできます。 julialang.org Julia、いいらしいが名前は聞いたことがあるけど使うまでには至ってない、という方がと思います。今まで使っているコードの資産を書き直すのは嫌ですよね。 しかし、JuliaにはPythonの資産を活かしつつ高速にデータ処理がするための道具がそろっています。 今回の記事はPythonとJuliaをいっ
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Juliaは、データ解析やAIの分野で、Python人気を追い越すでしょうか？どのぐらい時間を要するでしょうか？ - Quora
期待を込めて。 近い将来（2〜3年以内）、少なくとも、Pythonと並行して普通に使われるようにはなるとは思っています。 私は、5年くらい前、v0.3のころから使ってますが、最近は、ネット上ではないリアルで使っている人には出会うことが増えてきました。多分、着実にユーザー数が増えてきているんだろうとは思っています。 Juliaは、Python（+numpy）よりも簡単な言語なので、Pythonできる人なら1日で学べます。Matlabからの移行はもっと簡単で半日もあれば学べます。（ただし、本当に高速なプログラムを書きたい場合には、それなりの知識が必要です。具体的には、C++のtemplateの知識があると、型がどう決まって、その結果、どう書くと高速になるのかが、わかるでしょう。） まずは、データの前処理、後処理に使うことからでしょうか。メインの処理は、普通にPythonで書くか、PyCall.
技術者なら「プログラミングで単位の扱いの間違いはコンパイルエラーにして欲しい」と思った事があるでしょう。 mm と inch でごっちゃになったとか、次元(ディメンジョン)が不合理な演算をしたとか、そういう頭の痛いバグに悩まされることありますよね。 言語によっては実行時またコンパイル時に単位チェックできるパッケージもあります。 今回は、Julia, Python, F#, C#, C++ について見てみましょう。 Julia Unitful Unitfulパッケージのインストール juliaでREPLに入り]でパッケージ管理に入る。
データサイエンティスト協会によるデータサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）をJuliaで解きました。 はじめに わざわざ紹介するまでもありませんが、Juliaは書きやすくて実行が速いモダンな科学計算向け言語として昨今注目を集めています。ただ、まだデータをこねくりまわすコード例が少なく、前処理などの用途で使うには少しとっつきづらさも残っていると思います。つい先月公開されたデータサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）はそんな日頃遭遇するデータ処理のタスクを効果的にカバーしているもので、Python、R、SQLでの回答例もついています。ということで、いっちょこれをJuliaでやって実地で使えるように練習しようと思い立ち、やってみました。いくぶんでも参考になるかもしれないので、あくまで一回答例として公開してみます。 コード https://github.com/Ken-Kurok
For many years I used the Julia programming language for transforming, cleaning, analyzing, and visualizing data, doing statistics, and performing simulations. I published a handful of open-source packages for things like signed distance fields, nearest-neighbor search, and Turing patterns (among others), made visual explanations of Julia concepts like broadcasting and arrays, and used Julia to ma
技術選定の際には絶対に知っておきたいウェブ開発・機械学習・科学計算に役立つ便利な技術を動画でサクッと学び始められる「Udemy」新生活応援セール【Julia・GraphQL・BERTなど】
何かと生活が変わることが多い春という季節は、新たな技術を学び始めるタイミングにピッタリと言えます。しかし、独学というのは少し分からない点が出てくるだけで挫折してしまいがちなもの。そこで活用できるのが書籍よりも圧倒的な情報量をもつ「ムービー」という形式で学習を進められ、分からない点は講師に直接質問できるオンライン学習プラットフォームの「Udemy」です。ちょうどUdemyは3月26日(金)まで新生活応援セールをやっているとのことで、知っておくと便利な技術から機械学習の論文を解説するような難しめの講座まで、さまざまな講座をピックアップしてみました。 オンラインコース -世界最大級のオンライン学習プラットフォーム- Udemy https://www.udemy.com/ ・目次 ◆1：オリジナルデザインのサイトを作れるCSSフレームワーク「tailwindcss」とCSSをまとめて学んでいく講
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印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます マサチューセッツ工科大学（MIT）は米国時間6月26日、確率的プログラミングシステム「Gen」を開発したと発表した。Genにより、初心者でもコンピュータービジョンやロボティクス、統計に関する処理を容易に手がけられるようになるという。 Genは、「Julia」に組み込まれるかたちで実装されている。なお、JuliaはMITの研究者らによって2012年に公開された動的プログラミング言語であり、世界的に高い人気を集めている。 Genの開発者らは「カスタム化した複数のモデリング言語をJuliaに組み込む」ことで、ユーザーが「数式と格闘したり、高効率なコードを手作業で記述したりせずとも」人工知能（AI）のモデルやアルゴリズムを開発できる新たなAIプ
こんにちは、優勝しました。 背景 Juliaを使おうとしたら様々な環境構築時のトラブルに見舞われました。終わりです。 使えるけどストレスなところ グラフの描画が遅い matplotlibと比較してしまう PyPlotが使えない -> ローカルPCのpyenvのせい Plotsを使うことにした グラフを描画しても画像に焼いてブラウザから見るしかなかった 困ったこと pkgのインストールにたまに失敗する すでに削除したはずのpkgが原因で実行時にエラーがこびりつく これらは全部ローカル環境でJuliaを使おうとしているために起こる問題です。原因解決するのも時間かかるし、将来的なことを考えてDockerを使うことを決意しました。 Dockerの構成 全部Jupyter Labに投げる方針です。Jupyter公式のイメージを持ってくるだけで、Python、Julia、Rが使えるらしいです。 Doc
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 近年、「Python」ユーザーの数が急増しているが、成長するデータサイエンス分野で地位を確立しようとしている言語はほかにもある。 最近の新規参入者は「Julia」だ。Juliaは、米マサチューセッツ工科大学（MIT）が設計したプログラミング言語であり、「C」言語のスピードと「Python」の使いやすさ、「Ruby」の動的型付け、「MatLab」の強力な数学的能力、「R」言語の優れた統計機能を兼ね備えたものであり、同言語の設計者は、「すべてを欲しい」開発者のための言語と表現するほどだ。 Juliaはリリースされてから7年が経ち、Pythonのような既存の言語と比べると今も比較的ニッチな言語ではあるが、機械学習モデルの構築やスーパーコンピュ
（修正）Juliaで反復数値計算をしたらPythonよりも圧倒的に速かった話←そうでもなかった話 - Qiita
注意 この記事では最初、Juliaが劇的に速いという結論を出しましたが、検討の結果記事を修正しています。改変を加えて読みにくくなっていますが、この過程自体が速度の最適化とは何かを表していると思いますので修正部分を消さずにそのまま載せています。 やったこと MCMC法を用いたガウス過程のパラメータ推定をPython, Juliaを使って実装し、速度を比較した 追記（190828） 「pythonでもJITコンパイル（高速化）を使えるんだからそれと比較すべきでは？」というコメントをいただいたため、python+numbaの測定結果を追加しました。 追記（190927） コメントいただき、numbaの最適化をおこなったコードを提供いただきました。トータルでくらべると最適化NumbaのPythonの方が3倍程度早いとのこと。私の方でも検証したところ再現性が見られました。 結果 pureなpytho
エンジニアから昨今注目を集めているスクリプト言語Julia。高度な計算を可能にし、読み書きもしやすく日本でもファンが多い。主に機械学習に利用され、医療分野などでの応用が期待されている。Juliaの生みの親であり、法人向けにJulia用のクラウドプラットフォームを提供するJulia Computingの創業者でCEOのViral B. Shah氏に話を聞いた。 MIT発最新のプログラミング言語で機械学習を簡単に、高速に ――まず御社の製品について教えてください。 Julia computingでは、他のプログラミング言語・クラウドビジネス・マシンラーニング関連企業とは一線を画す製品戦略を展開しています。 まず、Juliaの設計者として、私たちはJuliaを使うのに最適なクラウドプラットフォームJulia Hubを提供しています。Julia hub.comにアクセスすると、様々なタスクやジョブ
GitHub - gvcgo/version-manager: 🔥🔥🔥 A general version manager for multiple sdks, such as Java, Go, Node.js, Deno, Bun, .Net, Python, PyPy, PHP, Rust, Kotlin, Scala, Groovy, Flutter, Julia, Zig, V, Typst, Android SDKs. A much better choice than vfox, fn
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2018年10月20日、第8回目となるイベント「JuliaTokyo」が開催されました。技術計算を得意とする新しい汎用プログラミング言語であるJulia。その知見と共有しJuliaの普及を促すため、実際にJuliaを用いているエンジニアたちが一堂に会し、自身の事例を語りました。プレゼンテーション「機械学習×名古屋×Julia 」に登場したのは、antimon2氏。講演資料はこちら 機械学習×名古屋×Julia antimon2氏：では始めます。仮で「機械学習と名古屋とJulia」っていう名前で送っていて、「と」が「×」に変わっただけですが、正式に「機械学習×名古屋×Julia」というタイトルで発表を進めていきます。 今日話す内容はだいたいこんな感じです。自分のこと、あと機械学習、実際にどういうふうなのかを順番に話していきます。 まずは私のことなんですけど、「私×Julia」というか「お前誰
Juliaは2012年に公開された新しい言語です。その特徴はとにかく実行速度が速いことです。数あるプログラミング言語の中で速いと言われるC言語に匹敵します。それでAIなどの科学技術計算の分野で注目されています。今回は今後要注目の言語Juliaについて紹介します。 科学技術計算で注目を集めるJuliaについて 昨今、AIやデータサイエンスなど科学技術計算の分野では、プログラミング言語のPythonが最も利用されています。しかしPythonはコンパイラ言語ではないので実行速度が遅く、こうした高度な計算をもっと高速な言語で開発したいという要望が出ています。Juliaはこうした要望に応えるべく開発されました。 とにかく高速に動かすことを命題としているため、Juliaは柔軟な動的言語でありながら、C言語以上に高速に動作するものとなっています。そして、確実にデータサイエンスの分野で頭角を現しています。
開発部 R&D ユニットの村田です。OSSの開発をしております。本記事では、Ruby で書かれたマンデルブロ集合を計算するメソッドを実行時に Julia に変換して実行するとめっちゃ速くなる (場合がある)、という話をします。 はじめに Ruby 3.1 では YJIT がマージされ、Rails アプリケーションが速くなりました。今後のバージョンアップがとても楽しみですね。ただし、Ruby のデータ処理対応を進めている身としては、データ処理や数値計算がより高速になって欲しいと思っています。 データ処理や数値計算を高速化する試みとして、Python では NUMBA というライブラリが開発されています。NUMBA は、メソッド単位でバイトコードを LLVM を用いてネイティブコードにコンパイルすることでメソッド実行を高速化します。ただメソッドをネイティブコードに変換するのではなく、実行時にメ
【Julia】ビートルズ「ジュリア」 (The Beatles ) / 橙と茶の実験 / おかあさんという存在 - あい青子「大好きだった曲」と「手離し服」で幸せを感じる「認知症の予防と介護」
ビートルズの「ホワイトアルバム」の曲「ジュリア」（Julia）については ずっと後ろのほうです 誰にとっても「お母さん」 おかあさーーーん と 叫びたくなる時がありますか？ 私はかなりのマザコンですが 認知症の母は ただ そこにいてくれるだけで それだけでいいよと ありがたく感じています ^_^ 反対に お母さんの呪縛から逃れられず 苦しい思いをした 今現在も、している方々も 少なくはないですよね 子供は親を選べませんよね 親も子供を選べませんよね その組み合わせは 人とくらべたりすると とてもアンフェア 不公平にみえるけれど それぞれが その環境の中で 幸せな気持ちになりたくて バタバタしているのが 人生なのではないでしょうか この親のもとに生まれてきた運命 この子供を授かった運命 そのなかで 自分自身の毎日を 大切に生きていきたいですよね ^_^ オレンジとこっくりブラウン モードな組
Juliaで精度保証付き数値計算
Juliaを使って、精度保証付き数値計算の方法を紹介します。精度保証付き数値計算は「敷居が高い」と言われ続けていますが、その敷居をみんなが跨げるようにするのが本稿の目的です。Juliaは近年飛ぶ鳥を落とす勢いの計算機言語で、区間演算が実装されているIntervalArithmetic.jlというパッケージがあります。これを利用して、精度保証付き数値計算を実装した例を紹介します。精度保証付き数値計算ってこうやるんだと身近に感じてもらい、今後使ってもらったら嬉しいです。 注意 区間演算の実装であるIntervalArithmetic.jlの実装にまだ不安があり、精度保証付き数値計算で論文を書くときは、MATLABのINTLABやC++のkvライブラリを利用することを推奨します。今はまだ、こうやって実装するのかと気軽に精度保証付き数値計算を体感してもらうためのコンテンツです。今後、区間演算の実装
Method-based JIT compilation by transpiling to Julia
I will demonstrate a new approach to the method-based Just-In-Time compilation for Ruby. This is used Julia language as an infrastructure of the JIT compilation. I will describe the characteristics of this approach and show you some example results.
「Pythonのように書けて，Cのように動く」新しいプログラミング言語Juliaの基本的な文法や使い方から，実践的な内容として，標準ライブラリには含まれない数値計算やデータの可視化などのパッケージの活用まで解説する。 ◆対象者◆ ＊ Juliaに興味を持ち，初めて触れるプログラミング学習者 ＊ 科学技術計算を高速かつ手軽に行いたい学生や研究者 ◆書籍の特徴◆ Juliaは2012年に開発版が公開され，2018年に安定版のバージョン1.0がリリースされた新しいプログラミング言語である。JuliaはPythonやRなどのスクリプト言語のように手軽に使用できながら，Cなどの高速なプログラミング言語にも匹敵する実行速度をもち，科学技術計算分野を中心に大きな注目を集めている。2019年には，米国の工業・応用数学に関する学会であるSIAM（Society for Industrial and Appl
Juliaの型推論アルゴリズムを実装する
先日書いた記事ではJuliaの型推論について、特にその機能の1つであるisaを使って条件分岐した先のブロックにおけるflow-sensitivityについて調べてみました。 この記事ではより基礎的な部分に注目して、Juliaの型推論のアルゴリズム(の一部)を理解し、実装してみようと思います。今回紹介する技術はより一般にプログラムの「抽象解釈」("abstract interpretation", "data-flow analysis")と呼ばれているもので、実際に実装するのも"constant folding"(「定数畳み込み」)と呼ばれる一般的なコンパイラ最適化問題です。なのでJuliaに興味がない人にも読んでいただけると嬉しいです。 アルゴリズム data flow problem "a data-flow problem"(抽象解釈問題)は以下の4つの要素を用いて定義します: P
Juliaは，技術計算のためのオープンソース，マルチプラットフォーム，高レベル，高性能なプログラミング言語です． JuliaはLLVMLow-Level Virtual Machine (LLVM) は， 中間コードあるいはマシンコードを作るためのコンパイラ・インフラストラクチャです．ベースのJIT Just-In-Timeコンパイルは，実行前ではなく実行時に実行されます． したがって，コンパイルされたコードの速度と解釈の柔軟性が得られます． コンパイラはコードを解析して型を推定します．LLVMコードが生成された後に，ネイティブコードにコンパイルされます．コンパイラを備えています． これは，低レベルコードの煩わしさなしに， CやFORTRANなどの言語と同等の性能を引き出します． コードは，その場でコンパイルされるため，シェルすなわちREPL Read-Eval-Print-Loop; 対
VoxEUアブストラクト「経済研究に最良のプログラミング言語はどれか：Juliaか，Matlabか，Pythonか，Rか」（2020年8月20日）
[Alvaro Aguirre & Jon Danielsson, “Which programming language is best for economic research: Julia, Matlab, Python or R?” VoxEU, August 20, 2020] 経済研究でとりわけ広く使われているプログラミング言語は，Julia, Matlab, Python, R だ．本コラムでは，3つの規準でこれらの言語を比較する：すなわち，利用できるライブラリの力，大規模データセットを取り扱う際にできることと速度，計算の負荷が大きいタスクでの速度と使いやすさ，この3点で比較する．R はよい選択肢ではあるものの，著者が一般的に推奨するのは Julia であり，著者が新規プロジェクトによく選ぶのもこの言語だ．
2018年10月20日、第8回目となるイベント「JuliaTokyo」が開催されました。技術計算を得意とする新しい汎用プログラミング言語であるJulia。その知見と共有しJuliaの普及を促すため、実際にJuliaを用いているエンジニアたちが一堂に会し、自身の事例を語りました。プレゼンテーション「DataFrames and Types with Julia 」に登場したのは、ki_chi氏。講演資料はこちら DataFrames and Types with Julia ki_chi氏：タイトルは英語なんですが、講演自体は日本語でやらせていただきます。「あとで使いまわせると便利かな」と思って、調子に乗って英語にしただけです、すみません（笑）。気になさらずお願いいたします。 「DataFrames and Types with Julia」というタイトルで発表させていただきます。 Twit
Juliaでの調べ方 いろいろ - Qiita
はじめに Julia言語には豊富なDocumentがあり、沢山のコードが公開されていて、それらの確認方法もいろいろ用意されているので、一旦まとめてみます。 公式 The Julia Programming Language：公式ＨＰ Julia Documentation：公式ドキュメント JuliaLang /julia ：GitHubソースコード The Julia Language(YouTube)：Youtubeチャンネル 基本的に公式ドキュメント読めば大概のことは、解決するはず。 というか読みましょう。（自戒） <追記>他言語から殴り込みに来てJulia大したことないなとお思いの方は、公式DocのPerformance Tipsを読むと良いかもしれません。型や配列のちょっとした考え方で大きな差が出たりします。</追記> 入力補完([tab]を打て) 入力補完も充実してます。 RE
うわっ…私のpandas、遅すぎ…?って時にやるべきこと（先人の知恵より） こちらに書かれている通り、pandasはたしかに遅い、特に使い方によっては極端に遅い。かといってforループを回避するためにあれこれ読みにくいコードを書きたくない。……だったらJuliaにしたらいいよ！ という記事です。 pandasはどのくらい遅いか？ 元記事のデータは非公開のコードで加工されたもののようなので、ここでは他の公共データセットのデータを使わせてもらいます。Scikit-learnに入っているCalifornia Housingを使いましょう。約2万件しかデータがないのはちょっと物足りないので10回連結して約20万件に水増しします。 import sklearn from sklearn.datasets import fetch_california_housing import pandas as
流体計算の実行速度比較: Fortran, C++, Rust, Python, Julia - Qiita
要点 下の gif 画像の圧縮性流体計算をするコードを Fortran, C++, Rust, Python, Julia で組み、実行速度を比較した。 計算で必要になる巨大配列を、それぞれメモリの静的領域、スタック、ヒープに格納するような 3 バージョンのコードを組んだ。 ヒープを使わないならば、Fortran, C++, Rust 間の速度差はそこまで無いことが分かった。 ヒープに配列を割り付けるような外部ライブラリを用いるならば、実行速度はもっと速くならないのか、一考の余地があると思った。 ↓ グリッド数 $400\times 400$ の場合の計算結果 オーバーヘッドが発生する余地もそれほどない単純なコードなので、言語比較の観点では面白くないかもしれないが、これから同様のコードを作ろうとしている方の判断材料になればと思い、公開した。 本記事は、再現性のある公平なベンチマークではなく
Calculus with Julia
55 Vector-valued functions, \(f:R \rightarrow R^n\)
Juliaで学ぶ計算論的神経科学# このサイトは計算論的神経科学 (Computational Neuroscience) をプログラミング言語 Juliaを通して学習することを目標とします．内容に関する指摘やコメントは各ページ末尾のコメント欄からしていただければ幸いです (GitHubアカウントが必要です)． （2021/04/03追記）本サイト『Juliaで学ぶ計算論的神経科学』の書籍化企画が講談社サイエンティフィクで承認されました．出版予定は2025年春です．若輩者ゆえ荷が重くはありますが，神経科学・Julia界隈の方々には何卒応援いただきたく存じます． 依存ライブラリ# IJulia, LinearAlgebra, Random, Parameters, Distributions, Statistics, Plots, PyPlot, ProgressMeter, MAT, ML
I’ve used MATLAB for over 25 years. (And before that, I even used MATRIXx, a late, unlamented attempt at a spinoff, or maybe a ripoff.) It’s not the first language I learned to program in, but it’s the one that I came of age with mathematically. Knowing MATLAB has been very good to my career. However, it’s impossible to ignore the rise of Python in scientific computing. MathWorks must feel the sam
「Julia」は、高速な計算ができるプログラミング言語です。機械学習に利用され、コードの読み書きがしやすいため、エンジニアからの注目を集めています。この記事では、Juliaの基礎知識とメリット・デメリット、基本的な使い方を解説します。 プログラミング言語Juliaとは？特徴とメリット・デメリット 「Julia」とは、高度な計算や数値解析のできるスクリプト言語です。マサチューセッツ工科大学の研究者Jeff Bezansonらによって2009年に開発され、2012年にオープンソース化されました。 開発者は、Juliaについて、ほかの言語のいいところだけを組み合わせることを目指した言語だと述べています。 例えば、C言語の速さやR言語の統計の扱いやすさ、Perlの自然な文字列処理、Matlabの線形代数などについて言及しています。そして、完成したJuliaはPythonの汎用性を保ちながら、便利さ
新星プログラミング言語Julia。 Rubyの動的さとC言語の速度を両立させた、公認会計士の資格を取得したジャニーズJr.みたいな、そんなのアリかよって感じの言語だ。 Juliaの宣伝文句はすごい。引用してみよう。 僕らが欲しい言語はこんな感じだ。まず、ゆるいライセンスのオープンソースで、Cの速度とRubyの動的さが欲しい。Lispのような真のマクロが使える同図象性のある言語で、Matlabのように分かりやすい数学の記述をしたい。Pythonのように汎用的に使いたいし、Rの統計処理、Perlの文字列処理、Matlabの線形代数計算も要る。シェルのように簡単にいくつかのパーツをつなぎ合わせたい。チョー簡単に習えて、超上級ハッカーも満足する言語。インタラクティブに使えて、かつコンパイルできる言語が欲しい。 （そういえば、C言語の実行速度が必要だってのは言ったっけ？） こんなにもワガママを言った
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こちらの記事は、Rhea Moutafis 氏により2020年5月に公開された『 Bye-bye Python. Hello Julia! 』の和訳です。 本記事は原著者から許可を得た上で記事を公開しています。 Pythonの勢いに歯止めがかかると同時に新しい競争相手の登場だ Juliaがまだあなたにとって未知であっても、心配しないでほしい。 Photo by Julia Caesar on Unsplash 誤解しないでほしい。 Pythonの人気は、コンピュータ科学者、データサイエンティスト、AIスペシャリストといった堅固なコミュニティによって支えられている。 しかし、これらの人々と一緒に夕食をともにしたことがあれば、彼らがPythonの弱点についてどれほどわめき散らしているのかも知っているだろう。 速度が遅いことに始まり過度のテストが必要になること、以前のテストにもかかわらずランタイ
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Style Guide · The Julia Language
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