Size söylemeniz için 5 neden, Julia neden Python'dan daha iyi?
Tam metin 2050 Kelimeler, tahmini öğrenme süresi 6 dakika
Kaynak: Pexels
Julia, esas olarak makine öğrenimi ve istatistiksel programlama için kullanılan, çok paradigmalı işlevsel bir programlama dilidir.
Python, makine öğrenimi için başka bir çok paradigmalı programlama dilidir, ancak insanlar genellikle Python'u nesne yönelimli olarak düşünür.
Öte yandan Julia, daha çok işlevsel paradigmaya dayanıyor. Julia kesinlikle Python kadar popüler olmasa da, Julia'yı veri bilimi için kullanmanın bazı büyük faydaları vardır, bu da onu birçok Python durumunda daha iyi bir seçim haline getirir.
1. Kapsamlı
Python geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir.Python ile birçok şey yapılabilir, ancak Julia olamaz. Tabii ki, bu sadece yerel dil, çünkü şimdi bahsettiğimiz çok yönlülük, dilin çok yönlülüğüne işaret ediyor. Julia kodu, R, Lateks, Python ve C'de evrensel yürütülebilir koddur; bu, tipik bir veri bilimi projesinin yalnızca bir kez yazılabileceği ve sarmalayıcıda başka bir dilden yerel Julia ile derlenebileceği anlamına gelir. , Veya sadece dizeyi gönderin.
PyCall ve RCall da oldukça büyük anlaşmalardır. Julia'nın ciddi bir eksikliğinin aslında paket olduğu düşünüldüğünde, gerektiğinde Python ve R'yi aramak çok uygun. PyCall Julia'da iyi uygulanmıştır ve çok iyi yapılmış ve çok kullanışlıdır.
2. Çoklu gönderim
Julia çok benzersiz bir yazı dili, kendine özgü tuhaflıkları ve özellikleri var, ancak en harika özelliklerden biri Julia'nın çoklu gönderimi. Her şeyden önce Julia'nın çoklu gönderim hızı çok hızlı. Ek olarak, Julia'nın çoklu gönderiminin kullanılması, işlev tanımlarının yapısal özellikler olarak kullanılmasını mümkün kılar.
Sadece bu da değil, Julia'yı kullanan çoklu gönderim işlevi genişletilebilir hale getirir. Bu, paket genişletme için büyük bir avantajdır, çünkü kullanıcı bunu içe aktarma yöntemi her görüntülendiğinde değiştirebilir. Yöntemi açıkça içe aktarmak ve yapıyı yeni işleve yönlendirmek için genişletmek kolay olacaktır.
3. Hız
Julia hakkında hızdan bahsetmeden konuşmak zor. Julia hızıyla gurur duyuyor. Julia, Python'dan farklıdır, Python, esas olarak kendi temelinde yazılan derlenmiş bir dildir. Ancak, C gibi diğer derlenmiş dillerin aksine Julia çalışma zamanında derlenirken, geleneksel diller çalıştırılmadan önce derlenir. Julia, özellikle iyi yazıldığında C kadar hızlı ve hatta bazen C'den bile hızlı olabilir. Julia, C veya Fortran gibi geleneksel düşük seviyeli derlenmiş bir dilden daha çok yorumlanmış bir dil gibi derlemesine rağmen, çok hızlı derleyen bir tam zamanında (JIT) derleyici kullanıyor.
4. Paket Yöneticisi (Paket Yöneticisi)
Söylenecek ilk şey Julia'nın Pkg paket yöneticisinin Python'un Pip paket yöneticisinin üstünde tüm dünya olduğudur. Pkg, paketlerin oluşturulabileceği, eklenebildiği, silinebildiği ve başlatılabildiği kendi REPL ve Julia paketleri ile birlikte gelir. Bu, özellikle Pkg ve Git arasındaki bağlantı nedeniyle kullanışlıdır. Güncellemeler kolaydır, paket eklemek her zaman kolaydır ve genel olarak Pkg, Python'un Pip'inde her zaman mevcuttur.
5. Makine öğreniminde uygulama
Kaynak: Pexels
Python'dan farklı olarak Julia, istatistikler ve makine öğrenimi için kullanılır. Python, 90'ların başında basit bir nesne yönelimli dil olarak yaratıldı, ancak o zamandan beri çok değişti. Python'un geçmişi ve Python'un geniş kullanım alanı (çünkü çok popüler) göz önüne alındığında, özellikle gelişmiş istatistiksel çalışmalar için tasarlanmış bir dil olan Julia'yı kullanmak birçok fayda sağlayabilir.
Julia'nın Python'dan biraz daha iyi olduğu bir başka alan da doğrusal cebirdir. Vanilla Python doğrusal cebiri geçebilir, ancak vanilya Julia doğrusal cebiri atlayabilir. Elbette bunun nedeni Python'un hiçbir zaman makine öğrenimindeki tüm matrisleri ve denklemleri desteklemeyi amaçlamamasıdır. Bu Python'un, özellikle NumPy'de bir dezavantajı değil, ancak paketsiz bir deneyim açısından Julia, bu tür matematiğin daha popüler olduğunu düşünüyor. Julia'nın işlenen sistemi R'ye Python'dan daha yakın, bu da büyük bir avantaj. Doğrusal cebirlerin çoğu daha hızlı ve yapılması daha kolaydır. İşte bu noktayı daha da açıklamak için bir vektör iç çarpım denklemi:
Python > y = np.dot (dizi1, dizi2) R- > y < -dizi1 * dizi2Julia- > y = dizi1. * dizi2sonuç olarak
Kaynak: Pexels
R, Julia, Python veya Scala olsun, hangi dili kullandığın önemli değil. Ancak unutulmamalıdır ki, her dilin kendi eksiklikleri vardır ve hiçbir dil "mükemmel dil" olmaz. Bu, özellikle makine öğreniminden GUI'ye ve API'ye kadar programlamada çok yönlü iseniz geçerlidir. Python'da daha iyi paketler var.Genellikle proje yeterince küçükse Python'a geçeceğim, ancak milyonlarca gözlem içeren veri kümeleri için bu tür verileri Python'da okumak bile zor.
Kısacası Julia'nın geleceği konusunda çok iyimserim. Julia'nın yazması çok ilginç ve gelecekte veri bilimi alanında daha uygun hale gelebilir.
Yorum Beğen Takip Et
Yapay zeka öğrenme ve geliştirmenin kuru mallarını paylaşalım
Yeniden yazdırıyorsanız, lütfen arka planda bir mesaj bırakın ve yeniden yazdırma şartnamelerine uyun
