PythonとJuliaどちらを学べばよいでしょうか?

Julia は、科学計算用の高性能で動的な高レベル プログラミング言語です。その構文は他の科学計算言語と似ています。多くの場合、コンパイル言語と同等のパフォーマンスを発揮します。 Julia は、科学計算や数値計算に適した柔軟で動的言語であり、従来の静的型付け言語に匹敵するパフォーマンスを備えています。

さまざまな言語での豊富なプログラミング経験を持つ高度な Matlab ユーザーのグループは、既存の科学計算プログラミング ツールに不満を抱いています。これらのソフトウェアは、彼らの専門分野に非常に特化しています。 . 素晴らしいですが、他の分野ではひどいです。 (推奨される学習: Python ビデオ チュートリアル )

彼らが望んでいるのは、C 言語と同じくらい速く、Ruby と同じくらい動的であるオープン ソース ソフトウェアであり、Lisp と同じくらい動的でなければなりません。 Matlab と同じくらい使い慣れた数学表記、Python と同じくらい多用途、R と同じくらい統計分析で便利、文字列処理で Perl と同じくらい自然、そして線形代数で Matlab と同じくらい強力なコンピューティング能力、言語をシェルのように接着する能力、本物のハッカーを飽きさせずに簡単に学ぶことができます; また、インタラクティブであると同時にコンパイルできる必要があります...

このプロジェクトは 2009 年半ばに開始され、現在 (2012 年 2 月) 90% 進んでいます。バージョン1.0のリリース。ソース コードのホームページからダウンロードして試すことができます。

現在、Julia 中国語コミュニティは急速に成長しており、Julia 言語プログラミング開発などの質問と回答のプラットフォームが確立されています。

これは彼の公式紹介文です: 「私たちは、C の速度と Ruby の柔軟性を備えた、自由なライセンスを持つオープンソース言語を望んでいます。私たちは、実際の言語から言語までのアイデンティティを求めています。 Lisp のようなマクロから Matlab のような使い慣れた数学表記まで、私たちは Python のように一般的なプログラミングに使用でき、R のように統計に簡単で、Perl のように文字列処理に自然で、線形代数では Matlab と同じくらい強力な言語を望んでいます。 「そして、シェルと同じくらいプログラムを結合するのが得意です。学ぶのは簡単ですが、本格的なハッカーが夢中になる可能性があります。私たちはそれがインタラクティブでコンパイル可能であることを望んでいます。」

Julia は Python ですべてを呼び出すことができます(JuliaPy/PyCall.jl) で、ほとんどの R を呼び出すことができるので、歴史的負担があっても、タスクが緊急、つまり 1 か月以内でなければ、あまり心配する必要はありません。 。 Julia の学習曲線はスムーズですが、Julia を使用して優れたパフォーマンスときれいな抽象化を備えたコードを作成するには、ある程度の時間がかかるからです。 Python のシンプルさは利点ですが、欠点もあります。

さらに、Julia コミュニティは、特効薬がないからといって Python を諦めるとは決して言っていません。科学技術コンピューティングの分野に限って言えば、Julia は科学コンピューティング用に設計されているため、現時点ではより適切なソリューションです。 . 学生ですが、他の分野ではジュリアにはほとんど利点がありません。したがって、Python で Julia を使用するのに役立つ pyjulia もあります。もちろん、将来的には Python を呼び出さずに Julia を直接使用することが多くなることが予想されます。

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