Julia可以代替Python和R进行数据科学吗?

avatar 2020年3月23日07:55:55 评论 149

随着数据驱动的研究现在变得越来越重要,使用更高效,更强大的科学计算工具的需求也在增加。为了提高速度,数据科学家可能需要切换Julia,因为该新手在灵活性和高性能方面具有巨大潜力。Julia可以代替Python和R进行数据科学吗?

最近,Julia的主要开发人员宣布为其项目发布1.0版。此版本清楚地表明,从现在起,它将不再被视为进行中的语言。他们还承认,此版本中编写的代码将有效,并且也可以在将来的版本中运行。例如,不能保证用0.4版编写的代码可以在0.6版下工作。

一.为什么要切换Julia语言?

您必须要思考为什么花了多年时间学习R和Python的R和Python用户会转而使用Julia?好吧,实际上背后有很多原因。首先,它是完全免费的开源计算语言,主要设计用于在数值计算和数据科学方面表现出色。其次,它比这两个要快。第三,它已经被广泛使用,下载量超过200万。它对于科学家和数学家进入的低门槛显然使每个人都受宠若惊。朱莉娅(Julia)的图形和可视化以及处理大型计算问题的能力使其比其他人更受青睐,但是像其他所有产品一样,它也有一些利弊。

二.优点:

1.已编译:已编译但未解释。其背后的原因是速度。它的即时编译器使用LLVM框架。

2.简单的语法:它的语法与python一样简单,但同时却非常强大。

3.具有静态类型的动态类型的好处:您可以为变量指定类型,例如“无符号32位整数”。但是,您也可以创建类型的层次结构,以允许一般情况下处理特定类型的变量。

Julia可以代替Python和R进行数据科学吗?

4.调用其它的语言库:Julia是能够调用用Python编写的库,Ç,和Fortran。也可以通过PyCall库与Python代码进行交互,甚至可以在Python和Julia之间共享数据。

5.元编程:Julia程序可以很好地生成其他Julia程序,也可以修改自己的代码。这种质量确实受到用户的钦佩。

三.缺点:

1.开发不正确:考虑到它的最新进入,仍有改进的空间。许多R用户在转而使用Julia时,意识到它的运行不如R流畅。Julia的工具似乎不像预期的那样流畅和可靠。

2.无法识别问题:在识别问题和调试工具方面,Julia远远落后于Python和R。但是很快就有望为用户开发更多的工具。

3.有关接口的安全问题:默认情况下,本机API的接口不安全。

4.不良的文本格式:语言中的不良文本格式设置以及缺乏良好的单元测试框架。

5.没有强大的工具:“R”的开发人员开发了出色的工具来执行数据分析任务,而Julia仍然缺乏。

尽管Python和R到现在为止表现良好,但是随着时间的推移,Julia超越它们的机会似乎很高。

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