バイバイ Python。 ハロー Julia！ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 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。 バイバイ Python。 ハロー Julia！ 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
データサイエンティストが注目--ユーザーから見た「Julia」の長所と短所 - ZDNet Japan
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
PythonとJulia
Julia, Python and Cython - julia-dev | Google Groups Cythonの開発者が、JuliaのMLに登場して議論している。 Cythonとは、PythonコードからCやC++への変換をするソフトウェアである。このため、独自の拡張により、PythonからCやC++のコードを簡単に呼び出せるようにもなっている。 なぜCythonを使うのかというと、速度である。Pythonのリファレンス実装、CPythonはバイトコンパイルによるインタプリターであり、JITはない。そのため、科学技術計算のためには、非常に遅い。Cythonは、科学技術計算をする研究者に人気がある。 The Julia Languageは、高速に動作することを目的とした動的プログラミング言語である。LLVMによるJITコンパイルにより、高速に動作する。また、数値演算ライブラリとして、
Python使いをJuliaに引き込むサンプル集 | mwSoft
前書き Juliaという言語をご存知ですか？ Pythonと同じ動的型付け言語ですが、実行時にコンパイルされることでC並の速度で動くこともあるとかないとか言われている話題のプログラミング言語です。比較される言語としてよくRやPythonが挙げられることからもわかる通り、統計や機械学習などの分野で力を発揮します。 2012年生まれとまだ若く、RやPythonが持つ多様なライブラリの力には及ばないところはありますが、CやPythonのコードを手軽に呼べる機能が用意されていたり、iPython NotebookやPyLabを呼ぶ為のインターフェースが用意されていたりと、既存の資産へのアクセス方法を用意することでその弱点をカバーしようとしています。 本記事では、Juliaのサンプルコードを紹介しながら、PythonユーザがJuliaに移った際に得られるメリットを紹介していきます。 Pythonの実
CやPython、Ruby、Rの長所を取り込んだ「Julia」が成長するワケ - ZDNet Japan
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 「Julia」は、米マサチューセッツ工科大学（MIT）が「すべてを欲しい」開発者のために設計したプログラミング言語であり、8月に節目の1.0リリースに到達した。MITは、Juliaが公開からわずか6年間で急速に採用が進んだ点を強調している。 2012年にリリースされたJuliaは、「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の融合を目指したものだ。 MITの教授であるAlan Edelman氏は、「Julia 1.0のリリースは、PythonとR言語の高度な生産性と使いやすさを『C++』言語の驚異的なスピードと組み合わせることで、技術の世界を
いずれPythonのライバルに？新言語「Julia」の人気が急上昇
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 8月第2週に発表されたTIOBEのプログラミング言語人気インデックスでは、Pythonの人気が今後C++を追い越す可能性が高いとして話題になったが、実はこのとき、まだ新しい言語である「Julia」が、初めて同ランキングのトップ50入りを果たしていた。 開発会社のコンサルティングが専門の調査会社RedMonkの共同創業者Stephen O'Grady氏も、Juliaに対する関心が高まってきていると述べている。同言語は、RedMonkが発表した最新のプログラミング言語人気ランキングで、過去3カ月の間に順位を3つ上げて36位にランクインした。1年前には52位だったJuliaは、同ランキングで4四半期連続で順位を上げている。 O'Grady氏は
Pythonや機械学習、そして言語の競争について – 極めて主観的な見地から | POSTD
(訳注：2016/1/5、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) よくある主観的で痛烈な意見を題名に付けたクリックベイト（クリック誘導）記事だろうと思われた方、そのとおりです。以前指導してくれた教授から教わったある洞察/処世術は、些細でありながら私の人生を変えるマントラとなったのですが、私がこの記事を書いたのはそれによるものです。「同じタスクを3回以上繰り返す必要があるなら、スクリプトを書いて自動化せよ」 そろそろ、このブログはなんだろうと思い始めているのではないでしょうか。半年振りに記事を書いたのですから。ツイッターで書いた Musings on social network platforms（ソーシャル・ネットワークプラットフォームについてじっくり考える） はさておき、この半年の間書き物をしていないというのはうそです。正確には、400ページの 本 を書きました。
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