Multidimensional algorithms and iteration
Note: updated December 2018 for Julia 1.1 Note: updated April 2020 for clarity Julia makes it easy to write elegant and efficient multidimensional algorithms. The new capabilities rest on two foundations: an iterator called CartesianIndices, and sophisticated array indexing mechanisms. Before I explain, let me emphasize that developing these capabilities was a collaborative effort, with the bulk o
超入門 · julia について
様々な情報を入手 いつでもヘルプ Julia 環境ではいつでも、先頭に ? をつけて ?命令 とするとその命令のマニュアルをその場で読むことが出来る． 例えば、行列の指数関数(後述する)である expm() について、 ?expm としてみよう． 以降、困ったらまずこの機能を使ってみよう． ドキュメント jupyter 環境では、上の “Help” 経由で Julia 自体やそのパッケージについてマニュアルを web 経由で参照することが出来る． 気軽に見てみよう． あと、日本語で書かれていて、かつ、クリエイティブ・コモンズライセンスで公開されている、分かりやすい解説資料 JuliaBook C89版, C90版 がある． 入手して読んでおくと、大変大変ためになる． 動作をみてみる コマンドや式が実際にどのような動作しているのかを少しだけ詳しく見てみたければ、そのコマンド等の前に @cod
juliaの備忘録
Juliaメモ ##基本事項 パッケージ Pkg.init() # インストール時にとりあえず実行しておく Pkg.add("DataFrames") #インストール Pkg.status("Dataframes") #version情報などを表示 using DataFrames #Rでいうlibrary() Pkg.update() #インストールされているパッケージ全てをアップデート Pythonの資産を使う Pkg.add( "PyCall" ) using PyCall @pyimport numpy.random as nr nr.rand() #=> 0.254253265675362が返る sklearn ##パッケージ作成 Pkg.generate("MyPackage", "MIT") … ひな形の作成(第二引数はライセンス) ファイルの中身は 本体 module My
juliaの型とメソッドの言語仕様に関するメモ
型 Juliaでは、全ての型がAnyの子孫だが、具象型を継承することはできない。 したがって継承用の抽象型と実行用の具象型の区別がはっきりしている。 具象型、抽象型のいずれも他の型(ただし、isbitsがtrueを返す型)をパラメータとして与えることができる。 isbits … 引数の型がImmutableで他の型への参照を含んでいないかぎりtrueを返す。 ::演算子は2つの機能を持つ。 型チェックの機能 … 関数の引数で型を指定すると(例: myfunc(x::Float64))それ以外を受け取った時にTypeErrorを発生させる。 型変換の機能 … 変数のアサインをする際に指定するとconvert()を自動で呼び出す。(例: x::Int8 = 100) 抽象型のミュータビリティ 抽象型の定義はabstract 定義する型 <: 親の型で行う。例: abstract Integer
Plots/GR: グラフ package のおすすめ · julia について
Julia にはグラフを描くためのデフォルトの仕組みは(いまのところ?)無く、自分の好きな Package を選んで使ってね、というのが現状だ． そういう Package の有名ドコロの名前を挙げると、 Gadfly ゴージャスだが、遅くない？ Gaston gnuplot を使う. 軽くて速いけど、メンテが止まっているので、普通のユーザには使いにくいなあ． GLVisualize 3D 専用の可視化ツール、というところかな． GR GR framework を使う．Plots のバックエンドとして、本稿のお勧め． PGFPlots LaTeX の pgfplots package を使う. 大変理論的にグラフを描けるが、作業はちょっと辛いかも？ PlotlyJS Plotly のようなグラフを描ける．Plotly のアカウントは不要のようだ． Plots 他のツールをバックエンドとした、
Windows上にjulia-lang実行用のDocker環境を作る - Qiita
VirtualBox, Vagrant, Container Linux を使います 概要 julia-lang のdockerイメージを動かしたいので windows 機へ docker 実行環境を作りたい VirtualBox:仮想化ソフトウェア Vagrant:仮想化環境を操作するためのツール。 Container Linux:Docker実行用に特化した Linux. 内容は固定されていて, update は vagrant box updateで行う.以前はCoreOSという名称. 環境構築 windows 10 pro で環境を構築しました Downloads_Old_Builds_5.1 – Oracle VM VirtualBoxから次の二つの最新版をダウンロードし、順にインストールします VirtualBox 5.1.30 platform packages Virtua
High-Performance GPU Computing in the Julia Programming Language | NVIDIA Technical Blog
High-Performance GPU Computing in the Julia Programming Language Julia is a high-level programming language for mathematical computing that is as easy to use as Python, but as fast as C. The language has been created with performance in mind, and combines careful language design with a sophisticated LLVM-based compiler [Bezanson et al. 2017]. Julia is already well regarded for programming multicor
Writing Julia functions in R with examples
The Julia programming language is growing fast and its efficiency and speed is now well-known. Even-though I think R is the best language for Data Science, sometimes we just need more. Modelling is an important part of Data Science and sometimes you may need to implement your own algorithms or adapt existing models to your problems. If performance is not essential and the complexity of your proble
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Best Julia Books 2024 - ReactDOM
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Porting old code to Julia6
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Julia のエディタとして Visual Studio Code を試してみる
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julia-doc-ja/manual/mathematical-operations.rst at mat-op · aximov/julia-doc-ja
julia-doc-ja/manual/integers-and-floating-point-numbers.rst at integers_and_floating-point_numbers · sorami/julia-doc-ja
julia-doc-ja/manual at translation · europa-east/julia-doc-ja
julia-doc-ja/manual/packages.rst at 4248425a7a4ecabf7ab3c186f36fb6c26f008aa2 · europa-east/julia-doc-ja
GitHub - JuliaTokyo/julia-doc-ja: A Japanese translation of the Julia documentation / プログラミング言語Julia 公式ドキュメント邦訳