學習筆記，僅供參考，有錯必糾

參考自：Julia數據科學應用–Zacharias Voulgaris

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前言： 由于數據的快速增長，數據科學必須利用各種工具的強大功能來應對大數據的挑戰。因為數據科學的一大部分任務就是運行腳本來處理規模龐大、結構復雜的數據集(通常被稱為“數據流”)，所以一門高性能的編程語言對于數據科學來說不是奢侈品，而是必需品。

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Julia初識

關于Julia

• 簡介

Julia是一門設計用來進行技術計算的編程語言，它計算速度快，易于使用，并內置了許多數據處理工具。盡管它還處于初級階段，那些對它進行了充分測試的人們已經感受到了它的巨大潛力，并確信它在技術計算和數據科學領域內有很大的用武之地。

• 優點

極其卓越的性能。Julia在很多數據分析任務以及其他編程實踐中都表現出了令人難以置信的性能。它的表現可以和C語言媲美，C語言經常被用來作為衡量運算速度的標準。

強大的基礎庫。Julia有一個強大的基礎庫，它不需要其他平臺，就可以進行所有的線性代數運算，這些運算是數據分析模塊的必備組件。

支持多分派。Julia實現了多分派機制，這使它可以使用同一種函數實現不同的過程，使函數更容易擴展，并可以對不同類型的輸入重復使用。

容易上手。特別是對于那些從Python、R、Matlab遷移過來的使用者，學習Julia特別容易。

用戶友好的界面。不論是在本地還是云上，Julia的用戶界面都非常友好，在所有的流程中，用戶與Julia的交流都非常順暢。Julia還對所有的功能和數據類型提供了方便易用的幫助文件。

與其他語言無縫對接。這些語言包括(但不限于)R, Python和C，這使我們不需要進行完整的遷移，就可以使用現有的代碼庫。

開源。Julia以及它的所有文檔與教程都是開源的，非常易于獲取，詳盡而又全面。

開發者承諾。Julia的開發者承諾會一直加強這門語言的性能，并對使用者提供盡可能的幫助。他們提供了大量的討論，組織年度會議，并提供咨詢服務。

自定義函數。Julia的自定義函數可以和內置在基礎代碼中的函數一樣快速而簡潔。

并行能力。Julia具有強大的并行能力，這使得在多核計算機和集群上的部署非常容易。

極大的靈活性。Julia在開發新程序方面極其靈活，不論是編程新手，還是專家級用戶，Julia適合各種編程水平的使用者，這個特性在其他語言中是很難得的。

Julia的安裝與下載

• 下載(Windows)

進入Julia官網的下載頁面 https://julialang.org/downloads/，這里我選擇最新的一版進行下載：

下面還有長期支持版本：

下載好后安裝Julia，這里，我就不演示了，因為我已經裝好了。

配置路徑

我們首先配置Julia的環境變量。

打開【我的電腦】–> 【屬性】–>【高級系統配置】–>【環境變量】，在系統變量中添加JULIA_HOME，并在其中填入Julia安裝路徑：

再將%JULIA_HOME%添加進Path中，并在末尾添加\bin;：

OK!

我們在cmd中啟動Julia：

Very Well !

實戰

現在，我們就來敲幾行代碼，讀取一個csv文件吧！

• 獲取及設置工作路徑

julia> pwd() "C:\\Users\\goatbishop"julia> cd("C:\\Users\\goatbishop\\Desktop\\data")

• 讀取csv文件

julia> f = open("score.csv", "r") IOStream(<file score.csv>)julia> lines = readlines(f);julia> close(f)julia> lines 11-element Array{String,1}:",V1,V2,V3""2018,0.062398338,0.00096084,0.01760755""2017,0.055576782,0.002088041,0.015069804""2016,0.047872633,0.001896813,0.011671911""2015,0.041018385,0.002553234,0.00875396""2014,0.036894566,0.00348739,0.007299458""2013,0.029736679,0.004827159,0.008059326""2012,0.024377832,0.007115883,0.009060407""2011,0.017668678,0.009530017,0.007540419""2010,0.008402008,0.011293795,0.004592761""2009,0.000366857,0.009089361,0.001197243"

上面的代碼會將我們的文本文件score.csv加載到IO對象f中，readlines則會將整個文件中的內容分割為字符串，并返回一個字符串數組作為輸出，close則是關閉IO流。

我們利用下面這些代碼，對文件一行一行的進行解析：

julia> f = open("score.csv", "r") IOStream(<file score.csv>)julia> for line in eachline(f)println(line)end ,V1,V2,V3 2018,0.062398338,0.00096084,0.01760755 2017,0.055576782,0.002088041,0.015069804 2016,0.047872633,0.001896813,0.011671911 2015,0.041018385,0.002553234,0.00875396 2014,0.036894566,0.00348739,0.007299458 2013,0.029736679,0.004827159,0.008059326 2012,0.024377832,0.007115883,0.009060407 2011,0.017668678,0.009530017,0.007540419 2010,0.008402008,0.011293795,0.004592761 2009,0.000366857,0.009089361,0.001197243julia> close(f)

OK!

總結

以上是生活随笔為你收集整理的探索Julia(part1)--Julia初识的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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