Julia

Die Philosophie von Julia ist es, eine allgemeine Programmiersprache zu haben, die Python ähnelt, aber gleichzeitig die Fähigkeit hat, Datenvisualisierung, maschinelles Lernen und andere datenwissenschaftliche Anwendungen relativ einfach durchzuführen. Im Wesentlichen soll Julia ein Ökosystem für numerische Analyse und Computational Science sein.

Die Betreuer von Julia beschreiben es als vergleichbar mit statischen Programmiersprachen wie C, indem sie den Compiler nach Möglichkeit den Typ der Daten erraten lassen, daher der Leistungsschub. Um sicherzustellen, dass Ihr Code von dieser Leistungssteigerung profitiert, lesen Sie unbedingt die Leistungstippsauf der offiziellen Julia-Website.

Haben wir nicht erwähnt, dass Julia kostenlos und Open Source ist? Nun, es ist. Julia reiht sich in eine lange Liste von Open-Source-Software für wissenschaftliche Berechnungen ein, die Tag für Tag wächst, wie Maxima, SageMath, GNU Octave, FreeMatund so weiter. Julia ist jedoch noch relativ neu (erstmals 2012 erschienen) und daher noch nicht so beliebt wie beispielsweise Python oder MATLAB.

Um mehr über die Unterschiede zwischen Python und Julia zu erfahren, lesen Sie den Artikel Julia vs. Python: Welches ist das Beste für die Datenwissenschaft? Von InfoWorld.

Julia-Features

• Kostenlos und Open Source unter der MIT-Lizenz.
• Universell ähnlich wie Python, aber auf wissenschaftliches Rechnen ausgerichtet.
• Leistungsstark, vergleichbar mit statischen Sprachen wie C.
• Eine dynamische Programmiersprache, aber der Compiler hat die Fähigkeit, den im Code verwendeten Datentyp vorherzusagen.
• Fähigkeit, Bibliotheken aus anderen Sprachen wie C, Python und Fortran aufzurufen.
• Vollständiger Debugger integriert.

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