『语言』原创 ?5个原因告诉你，为什么说Julia比Python要好？
北京联盟_原题是：?5个原因告诉你 ， 为什么说Julia比Python要好？
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来源：Pexels
Julia是一种多范式函数编程语言 ， 主要用于机器学习和统计编程 。Python是另一种用于机器学习的多范式编程语言 ， 尽管大家通常认为Python是面向对象的 。
另一方面 ， Julia更多的是基于功能范式 。虽然Julia当然没有Python那么受欢迎 ， 但是将Julia用于数据科学有一些巨大的好处 ， 使得它在Python的许多情况下都是一个更好的选择 。
1、广泛
Python的应用范围很广泛 ， 很多事情可以用Python做 ， 但不能用Julia做 。当然 ， 这只是本地语言 ， 因为我们现在讨论的多功能性指的是语言的多功能性 。Julia代码在R、Latex、Python和C中都是通用的可执行代码 ， 这意味着典型的数据科学项目有可能只编写一次 ， 并从包装器中的另一种语言以Julia为本机进行编译 ， 或者只发送字符串 。PyCall和RCall也是相当大的交易 。考虑到Julia的一个严重缺点实际上是包 ， 因此在需要时调用Python和R非常方便 。PyCall在Julia中得到了很好的实现 ， 而且做得非常好 ， 非常有用 。
2、多分派
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Julia是一种非常独特的类型语言 ， 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的多分派使得函数定义作为结构的属性应用成为可能 。不仅如此 ， 使用Julia的多分派使得函数可扩展 。这对包扩展是一个很大的好处 ， 因为无论何时显示导入方法 ， 用户都可以更改它 。显式导入方法并将其扩展为将结构路由到新函数会很容易 。
3、速度
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谈到Julia不谈速度是很难的 。Julia以速度快而自豪 。Julia与Python不同 ， Python是一种编译语言 ， 它主要是用自己的基础编写的 。然而 ， 与C等其他编译语言不同 ， Julia是在运行时编译的 ， 而传统语言是在执行之前编译的 。Julia ， 特别是写得好的时候 ， 可以和C语言一样快 ， 有时甚至比C语言更快 。Julia使用即时（JIT）编译器 ， 编译速度非常快 ， 尽管它编译起来更像是一种解释语言 ， 而不是像C语言或Fortran这样的传统低级编译语言 。
4. 包管理器（Package Manager）
首先要说的是 ， Julia的Pkg包管理器是Python的Pip包管理器之上的整个世界 。Pkg附带了自己的REPL和Julia包 ， 可以从中构建、添加、删除和实例化包 。这特别方便 ， 因为Pkg与Git的连接 。更新很容易 ， 添加软件包总是很容易的 ， 而且总的来说Pkg在Python的Pip上随时都可以使用 。
5.在机器学习中的应用
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【『语言』原创 ?5个原因告诉你，为什么说Julia比Python要好？】来源：Pexels与Python不同 ， Julia用于统计和机器学习 。Python是在90年代早期作为一种简单的面向对象语言创建的 ， 尽管从那时起它已经发生了很大的变化 。考虑到Python的历史 ， 以及Python的广泛用途（因为它非常流行） ， 使用Julia这种专门为高级统计工作而设计的语言可以显示出很多好处 。Julia比Python稍胜一筹的另一个方面是线性代数 。Vanilla Python可以通过线性代数 ， 但vanilla Julia可以飞跃线性代数 。当然 ， 这是因为Python从未打算支持机器学习中的所有矩阵和方程 。这不是Python的坏处 ， 尤其是在NumPy上 ， 但是就一个没有包的体验而言 ， Julia觉得这类数学更受欢迎 。Julia的操作数系统比Python的更接近R ， 这是一个很大的好处 。大多数线性代数是更快和更容易做 。下面展示一个向量点积方程（dot-product equation） ， 以便进一步说明这一点：
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