Julia

虽然听说过Julia已经有一段时间了,但是一直没有想过会去用她。一是python和matlab已经用着很上手,其次Julia的不稳定和不太丰富的扩展让人有些头疼。可是就在今年,MIT公开课18.06线性代数已经开始推荐使用Julia做为学习语言了,在github上的例子全部为Julia所写,所以我也打算与时俱进,来看看Julia究竟是何方神圣。

官方称Julia是一个高性能的专门用来数值计算的编程语言,集matlab,python,R各家之所长,从官网的数据来看,其性能确实是不错。MIT都在推荐使用,那必然是有过人之处,但是具体的区别还是要等我熟悉了才能更为清楚。

工欲善其事,必先利其器。和python十分相像,三种在python下常用的布置方式在Julia上居然可以生搬硬套,完全一致的照搬过来。

安装

三种安装使用方式

在线工具

首先强调一下这个工具JuliaBox.com。这是一个在线的Julia工具,通过Jupyter notebooks,不需要安装,通过浏览器就可以计算了。非常像mathematica online,只可惜mathematica online被阉割的不像样了。强烈推荐。

IDE

官方提供了一个叫做JuliaPro 的IDE,包括了各种各样的包。自己不太喜欢每一个语言都使用不同的IDE,非常麻烦,安装包也要1个多G,看起来很臃肿。

命令行

homebrew

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brew cask install julia

可能需要gcc,因为平时都是经常更新,所以安装没有任何问题。

使用

命令行

可对比python,几乎一摸一样。
命令行输入julia,可看到欢迎页面。
juliaCLWelcom

新建文件以.jl结尾,命令行输入julia XXX.jl便可以执行

Jupyter

Anaconda还是能派上用场,不仅有Jupyter,还提供一整套python环境。(最简单的方法,强烈推荐)
IJulia为Jupyter提供了Julia内核。
命令行中输入:

1
Pkg.add("IJulia")

再输入

1
jupyter notebook

就可以看到有Julia的内核了。

更方便,直接使用在线版本JuliaBox.com

ATOM

ATOM提供了插件包uber-Juno,可以把ATOM打造成IDE,推荐
AtomJuliaIDE

有了这些工具,就来看看Julia是如何玩转MIT公开课的吧!