為什么Julia比Python好

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Julia是一種多范式函數編程語言，主要用于機器學習和統計編程。

Python是另一種用于機器學習的多范式編程語言，盡管大家通常認為Python是面向對象的。

另一方面，Julia更多的是基于功能范式。雖然Julia當然沒有Python那么受歡迎，但是將Julia用于數據科學有一些巨大的好處，使得它在Python的許多情況下都是一個更好的選擇。

1. 廣泛

Python的應用范圍很廣泛，很多事情可以用Python做，但不能用Julia做。當然，這只是本地語言，因為我們現在討論的多功能性指的是語言的多功能性。Julia代碼在R、Latex、Python和C中都是通用的可執行代碼，這意味著典型的數據科學項目有可能只編寫一次，并從包裝器中的另一種語言以Julia為本機進行編譯，或者只發送字符串。

PyCall和RCall也是相當大的交易。考慮到Julia的一個嚴重缺點實際上是包，因此在需要時調用Python和R非常方便。PyCall在Julia中得到了很好的實現，而且做得非常好，非常有用。

2. 多分派

Julia是一種非常獨特的類型語言，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的多分派使得函數定義作為結構的屬性應用成為可能。

不僅如此，使用Julia的多分派使得函數可擴展。這對包擴展是一個很大的好處，因為無論何時顯示導入方法，用戶都可以更改它。顯式導入方法并將其擴展為將結構路由到新函數會很容易。

3. 速度

談到Julia不談速度是很難的。Julia以速度快而自豪。Julia與Python不同，Python是一種編譯語言，它主要是用自己的基礎編寫的。然而，與C等其他編譯語言不同，Julia是在運行時編譯的，而傳統語言是在執行之前編譯的。

Julia，特別是寫得好的時候，可以和C語言一樣快，有時甚至比C語言更快。Julia使用即時(JIT)編譯器，編譯速度非常快，盡管它編譯起來更像是一種解釋語言，而不是像C語言或Fortran這樣的傳統低級編譯語言。

4. 包管理器(Package Manager)

首先要說的是，Julia的Pkg包管理器是Python的Pip包管理器之上的整個世界。Pkg附帶了自己的REPL和Julia包，可以從中構建、添加、刪除和實例化包。這特別方便，因為Pkg與Git的連接。更新很容易，添加軟件包總是很容易的，而且總的來說Pkg在Python的Pip上隨時都可以使用。

5. 在機器學習中的應用

與Python不同，Julia用于統計和機器學習。Python是在90年代早期作為一種簡單的面向對象語言創建的，盡管從那時起它已經發生了很大的變化。考慮到Python的歷史，以及Python的廣泛用途(因為它非常流行)，使用Julia這種專門為高級統計工作而設計的語言可以顯示出很多好處。

Julia比Python稍勝一籌的另一個方面是線性代數。Vanilla Python可以通過線性代數，但vanilla Julia可以飛躍線性代數。當然，這是因為Python從未打算支持機器學習中的所有矩陣和方程。這不是Python的壞處，尤其是在NumPy上，但是就一個沒有包的體驗而言，Julia覺得這類數學更受歡迎。Julia的操作數系統比Python的更接近R，這是一個很大的好處。大多數線性代數是更快和更容易做。下面展示一個向量點積方程(dot-product equation)，以便進一步說明這一點：

Python -> y =np.dot(array1,array2) R -> y <- array1 * array2 Julia -> y = array1 .* array2

到此，關于“為什么Julia比Python好”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！