Julia 是随机器学习而兴起的语言我们想要的是一个自由开源的语言，并且它同时拥有C的速度和Ruby的动态性；我们想要一个具有同像性（可以将语言的脚本本身当作数据进行处理）的语言， 它有着真正的和lisp一样的宏，但是却像Matlab一样有着显然的，类似于数学表达式的标记；我们想要一个既可以像Python一样作为通用编程语言的工具， 又可以像R那样适用于统计分析，能像Perl那样自然地处理字符串，能像Matlab那样给力地处理矩阵运算，它还要能像shell一样作为胶水将各种程序粘 合在一起；我们想要一个简单易学的语言，同时它还能让最苛刻的魔法师们（hackers）开心。我们希望它是交互式的，但我们也希望它能被编译。
我并不是数据科学领域的，但喜欢研究一些比较有趣的内容，加入并熟悉他们，Julia 从 0.7 直接跳到了 1.0 ， 目前有很多库和插件都不支持，但终于有一个 1.0 的版本了。个人觉得 julia 这门语言将会成为经济领域和科学领域的一个趁手的工具，就像 Golang 是云计算时代的语言，毕竟语言的诞生都是为了处理各种数据和问题，当然，适合自己的才是最好的。
Julia 在国内属于刚起步的状态，生态和社区都不完善，但是时间能解决一切，在技术行业如果靠一门技术到老那是非常危险的，什么 Python 是最好的，这就像坐井观天，不跳出去，永远也不知道外面的世界有多大。
在遇到问题后推荐首先使用 Google 来寻找答案，找不到的话可以去 Julia 中文社区 或者 StackOverFlow 上提问，大牛很多，不推荐百度。
使用时推荐 Julia Pro ，集成了 notebook 和一些常用的类库。 下面是一些常用的演示,来源于网络，但更新了一些函数的用法:
in
[(i,j) for i in 1:7 , j in 1:7]复制代码out:
7×7 Array{Tuple{Int64,Int64},2}:(1, 1) (1, 2) (1, 3) (1, 4) (1, 5) (1, 6) (1, 7)(2, 1) (2, 2) (2, 3) (2, 4) (2, 5) (2, 6) (2, 7)(3, 1) (3, 2) (3, 3) (3, 4) (3, 5) (3, 6) (3, 7)(4, 1) (4, 2) (4, 3) (4, 4) (4, 5) (4, 6) (4, 7)(5, 1) (5, 2) (5, 3) (5, 4) (5, 5) (5, 6) (5, 7)(6, 1) (6, 2) (6, 3) (6, 4) (6, 5) (6, 6) (6, 7)(7, 1) (7, 2) (7, 3) (7, 4) (7, 5) (7, 6) (7, 7)复制代码
using PyPlotn = 100u = linspace(0,2*π,n);v = linspace(0,π,n);x = cos.(u) * sin.(v)';y = sin.(u) * sin.(v)';z = ones.(n) * cos.(v)';# The rstride and cstride arguments default to 10surf(x,y,z, rstride=4, cstride=4)复制代码
![]()
using PyPlotx = linspace.(0,2*pi,1000); y = sin.(3*x + 4*cos.(2*x));PyPlot.plot(x, y, color="red", linewidth=2.0, linestyle="--")title("A sinusoidally modulated sinusoid")复制代码
![]()
using PyPlotPyPlot.ion()fig = figure()ax = fig[:add_subplot](111)img = ax[:imshow](rand(50,50))#PyPlot.show() # draw some data in loopfor i in 1:10 # wait for a second sleep(1) # replace the image contents img[:set_array](rand(50,50)) # redraw the figure fig[:canvas][:draw]end复制代码
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此帖是一个普及帖，因为本人工作主要是 Java ,对于数据科学领域还不是很熟悉，如有错误希望指正，同时也希望各行各业对 Julia 感兴趣的人加入到社区中，搞些东西出来。
作者：AhianZhang
链接：https://juejin.im/post/5b762f45e51d45662b075d5f
来源：掘金
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