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Julia中常用的库

1.统计学库 Statistics 统计学相关的库,因为Julia中是没有mean和var这种常用的函数的,需要从Statistics中导入 StatsBase StatsBase,也是统计学的库,同样包含了很多常用的统计学函数...2.绘图 Plots,官方推荐的绘图库,功能非常强大,配合portfoliocomposition能够画出代码量少而且有内容丰富的图片 快速绘图工具 GR,绘图速度快,在画一些简单图形时很有优势 科学计算绘图工具...Gadfly,可以方便地绘出DataFrame中的数据 PyPlot,基于Python中matplotlib的绘图工具,对于熟悉matplotlib的同学来说,上手毫无压力 3.IO操作 DelimitedFiles...,可以直接把矩阵写入到文件中,不需要再用for遍历的方式读写文件 CSV,读写csv文件,不用多说 JLD2,JLD2是JLD格式的改进,也是一种HDF5格式,Julia官方推荐的文件读写格式 4.科学计算...DataFrames,科学计算必用的库,同Python中的DataFrame RDatasets,科学计算数据集,包括很多现成的可供我们做算法研究的数据集,比如iris Distributions,跟概率分布相关的库

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8 Julia IO操作

读写文件: csv JLD2 IOBuffer: IO操作 在对文件的操作中,如果我们未指定文件的路径,则默认的路径为 在使用Atom或vscode时,默认路径即为.jl文件的目录 在使用jupyter...在使用REPL时,系统默认路径为Julia的安装目录,可以执行pwd()命令可查看当前的工作路径,,如果想更换路径,使用cd(dir::String)命令,若想跟换回原始路径,使用homedir()命令...(s2,Char) line = readline(s2) read(s2,Int8) close(s1) 在REPL中,可以查看open的用法,在open中,还可以调用函数 open(readline...还可以对csv等格式,但Julia自带的数据序列化工具JLD2速度速度更快,扩平台,重点推荐。...(fid) 读文件 fid = jldopen("jld_test.jld2","r") res = read(fid,"ss") IOBuffer 相当于在内存中创建一个IOStream io =

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    单细胞数据分析新选择(基于Julia编程语言)

    作为数据分析语言三剑客之一的Julia,一直以来在生物学领域并没有得到太多的重视。但在数学、物理、化学以及工程计算领域,Julia语言的应用范围一直在不断拓展。...ASCT安装 在Julia中进入包管理界面后,可以通过网络直接安装github上ASCT包(所以需要大家自行掌握基本的Julia编程基础哦,包括安装Julia,以及使用Julia的IDE) add https...中,目前暂时只支持使用最多的Cellranger结果的读取,同时一个函数既可以读取传统的matrix.mtx目录,也可以读取单一的h5格式文件。...函数在执行过程中已经自动选择了合理的PC数量并自动应用到了后续的UMAP!和TSNE!计算中。...数据交换 在Julia中,推荐用户使用JLD2来将计算过程的变量保存到基于HDF5的JLD2文件中,可以实现快速的保存和读取,以方便随时恢复当前的分析进度。

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    《 Julia 数据科学应用》各章思考题答案

    3.IDE 相对于 REPL 的优点在于:加载/保存脚本文件(.jl 文件)的能力,更加用户友好的界面,更容易组织代码,更容易清理代码,如果 Julia 崩溃可以保留代码,具有像文件管理器之类的内置功能...indmin():返回一个数值型数组的最小索引值,使用数组作为参数,维度不限,也可用于其他集合类型。 length():返回集合类型中的元素数量,或者字符串中字符的数量。...9.先找出最重要的变量,假设为 A、B 和 C,并确定数据文件名称,比如是“workspace-Friday afternoon.”然后加载 JLD 扩展包: using JLD 然后,运行以下命令:...b)可以将数据分解成可以处理的几个部分,然后在本地处理。 c)可以安装相应的扩展包,然后将数据加载到 SFrame 中。...要想把总成本标准化到0和1之间,首先要找出最大的可能成本(假设一种最坏的情况,即每种类别中的元素都被误判,这样就可以得到最高的误判成本)。然后使用给定分类总成本与最大成本的比值即可。

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    在 ASP.NET Core 中修改配置文件后自动加载新的配置

    在 ASP.NET Core 中修改配置文件后自动加载新的配置 在 ASP.NET Core 默认的应用程序模板中, 配置文件的处理如下面的代码所示: config.AddJsonFile( path...{env.EnvironmentName}.json 两个配置文件都是可选的, 并且支持当文件被修改时能够重新加载。...可以在 ASP.NET Core 应用中利用这个特性, 实现修改配置文件之后, 不需要重启应用, 自动加载修改过的配置文件, 从而减少系统停机的时间。...通过这种方式注册的内容, 都是支持当配置文件被修改时, 自动重新加载的。...在控制器 (Controller) 中加载修改过后的配置 控制器 (Controller) 在 ASP.NET Core 应用的依赖注入容器中注册的生命周期是 Scoped , 即每次请求都会创建新的控制器实例

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    Python 在这点上竟被 Julia 和 R 碾压?!

    但如果要排序的数字元素很小(例如1000万),Julia 有时会比 R 更快,即使有很多重复项。 三、为什么 R 面对大量重复值时排序这么快?...考虑到这一点,我想调研 Julia 进行字符串排序的速度,能否和 R 并驾齐驱,至少能够接近 R 在字符串排序中的表现。...我的理解是: 数据以特定大小的页面加载到内存中(在大多数 64 位机器上,大小至少为 4 kb)。 当字节加载时,可以从同一页面内的任何位置加载,但跨页边界加载可能会导致程序崩溃。...问题 2:在排序基数时置换字符串 一旦将基础字节加载到字节向量中,就可以使用基数排序对字节向量进行排序,这非常快。但是还需要同时置换原始的字符串向量。为此,我编写了 sorttwo!...八、收获 这开辟了另一种看待事物的方式:R 需要更长的时间来加载这些字符串,因为它们还需要将它加载到全局缓存中;加载时间越长,分拣速度越快。

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    Python 再牛,在字符串排序上还是被 Julia 和 R 碾压

    但如果要排序的数字元素很小(例如1000万),Julia 有时会比 R 更快,即使有很多重复项。 为什么 R 面对大量重复值时排序这么快?...我来试试能不能比更快,还快 考虑到这一点,我想调研 Julia 进行字符串排序的速度,能否和 R 并驾齐驱,至少能够接近 R 在字符串排序中的表现。...我的理解是: 1. 数据以特定大小的页面加载到内存中(在大多数64位机器上,大小至少为4kb)。 2. 当字节加载时,可以从同一页面内的任何位置加载,但跨页边界加载可能会导致程序崩溃。 3....问题2:在排序基数时置换字符串 一旦将基础字节加载到字节向量中,就可以使用基数排序对字节向量进行排序,这非常快。 但是还需要同时置换原始的字符串向量。为此,我编写了 sorttwo!...收获 这确实开辟了另一种看待事物的方式:R 需要更长的时间来加载这些字符串,因为它们还需要将它加载到全局缓存中;加载时间越长,分拣速度越快。

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    Julia机器学习核心编程.6

    一些常规语言都有的东西 提一嘴类型转换,指更改变量的类型,但是维持值不变的操作 数组是对象的可索引集合,例如整数、浮点数和布尔值,它们被存储在多维网格中。Julia中的数组可以包含任意类型的值。...在Julia中本身就存在数组这个概念。 在大多数编程语言中,数组的下标都是从0开始的。但是在Julia中,数组的下标是从1开始的。...在这段代码中,我们使用Float和Int数据来创建一个数组。在Julia中创建数组时会将Int类型转换为Float类型。一般来说,Julia会尝试使用promote()函数来提升类型。...DataFrames中的NA数据类型 在实际生活中,我们会遇到无值的数据。虽然Julia中的数组无法存储这种类型的值,但DataFrames包中提供了这种数据类型,即NA数据类型。...starting on line 1 如果要将数据加载到具有NA值的数组中,则需要使用DataArrays包下的DataArray类型。

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    有比Pandas 更好的替代吗?对比Vaex, Dask, PySpark, Modin 和Julia

    看起来Dask可以非常快速地加载CSV文件,但是原因是Dask的延迟操作模式。加载被推迟,直到我在聚合过程中实现结果为止。这意味着Dask仅准备加载和合并,但具体加载的操作是与聚合一起执行的。...尽管Julia是一种不同的语言,但它以python的方式做很多事情,它还会在合适的时候使用自己的技巧。 另一方面,在python中,有许多种类库完成相同的功能,这对初学者非常不友好。...但是Julia提供内置的方法来完成一些基本的事情,比如读取csv。 让我们来比较一下pandas和julia中数据加载、合并、聚合和排序的效果。 ?...Julia的开发考虑到了数据科学家的需求。它可能没有Pandas那么受欢迎,可能也没有Pandas所能提供的所有技巧。对于某些操作,它可以提供性能提升,我必须说,有些代码在julia中更优雅。...另外这里有个小技巧,pandas读取csv很慢,例如我自己会经常读取5-10G左右的csv文件,这时在第一次读取后使用to_pickle保存成pickle文件,在以后加载时用read_pickle读取pickle

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    julia简易教程——安装Julia+jupyter notebooks

    0 前言 在遇到Python的时候,我发现Python是最好的语言,但是在慢慢熟悉Julia 之后发现,Python依旧最好的语言 T_T ,原因有可能是系统原因还是其他,加载包比较慢(如果把速度问题解决了...step3:输入:sudo vi ~/.bash_profile,按回车输入密码后用vi打开用户目录下的bash_profile文件。一定要用sudo哦,否则没权限保存文件。...安装完毕之后就可以在终端或者是ITerm中运行“jupyter noyebook”命令,如下图所示。 ? jupyter notebook 会打开你默认的浏览器,出现如下图所示的界面: ?...但是我们发现只能使用Python3,还不能使用Julia,所以做后一步就是将对其进行配置,让julia 能够在jupyter notebook 中运行。...3 在Jupyter notebook 中运行Julia 在终端打开julia 在其中运行以下Julia脚本: import Pkg Pkg.add("IJulia") 注意: julia 1.0+版本使用

    4.2K50

    大佬 Python 对阵新秀 Julia,谁能问鼎机器学习和数据科学?

    以下为译文: 在 Python 涵盖的众多领域中,数据分析应当是应用最广同时最为重要的。Python 通过加载大量的库、工具和应用程序,使得科学计算和数据分析工作变得快速便捷。...Julia 使用 LLVM 编译器框架进行即时编译(JIT)。在某些情况下,Julia 可以接近甚至达到 C 语言的速度。 采用直接但有用的语法。...在大多数语言中,包括 Python 和 C 语言,数组的第一个元素通常用 0 来访问,例如,string[0] 表示 Python 字符串中的第一个字符。...但是 Julia 则使用 1 作为数组中的第一个元素,它这样做的原因是为了迎合一些数学和科学应用(比如Mathematica)的用户。...,毕竟用 1 作为第一个元素索引的方式违背程序员的编程习惯。

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    《Julia 数据科学应用》总结

    Julia Julia 入门 ---- 数据类型在 Julia 中特别重要,使用数据类型,可以使我们开发出的程序和函数具有更好的性能,并在表达上更加精确。...在开发一个完整的解决方案时,为要实现的算法建立工作流程图,列出所有必需的函数,是一种好的做法。在运行包装器函数(主函数)之前,必须将所有辅助函数加载到内存中。...向数据框中加载数据非常容易,使用 readtable()命令即可,将数据框保存为分隔值文件也非常容易,使用 writetable()即可。...现在 Julia 中只完整实现了 Silhouette(参见本章笔记本文件)。...加载图 g:load(fn,gn),这里的 fn 是保存图的数据文件的名称,gn(可选参数)是要取出的图的名称。这个函数的输出是一个 LightGraphs 图对象。

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    模式识别工具箱安装及使用

    首先点击界面“Filename”处的下拉式菜单,在文件列表中选择双螺旋样本文件 XOR.mat;然 后 在 界 面 “preprocessing” 处 下 拉 式 菜 单 中 选 择 “None” ,...首先点击界面“Filename”处的下拉式菜 单 , 在 文 件 列 表 中 选 择 可 分 样 本 文 件 Seperable.mat ; 然 后 在 界 面“preprocessing”处下拉式菜单中选择...首先点击界面“Filename”处的下拉式菜单,在文件列表中选择可分样本文件 Clouds.mat;然后在界面“preprocessing”处下拉式菜单中选择“None”,在界面“Algorithm”处下拉式菜单中选择...首先点击界面“Filename”处的下拉式菜单,在文件列表中选择双螺旋样本文件 Spiral.mat;然后在界面“preprocessing”处下拉式菜单中选择“None”,在界面“Algorithm”...首先点击界面“Filename”处的下拉式菜单,在文件列表中选择可分样本文件XOR.mat;然后在界面“preprocessing”处下拉式菜单中选择“PCA”,在界面“New data dimension

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    Julia

    但是在R中,随着控制的增加,性能会下降。使用向量化操作(如vec_search)比遍历元素直到找到匹配的元素要快一个数量级。尽管向量化需要更多的内存和(冗余的)操作,但它还是有回报的。...实现 在Julia中,我添加了另外两种风格,以展示本地可用功能的多样性和性能。...向量化的性能相当不错,大约是4x C的CPU时间,但在向量化操作上,也减少了大约NumPy的两倍CPU时间。并且对于代码的自由度也非常的好,因为你可以在Julia中编写几乎任何算法!...每当您无法避免在Python或R中循环时,基于元素的循环比基于索引的循环更有效。 细节很重要 我可以在这里停止本文,并写出在Julia中编写高效代码的无缝性。...在内部,Julia在内存中存储了一个指针数组,以配合Any提供的灵活性。结果,Julia在处理数组时无法再处理连续的连续内存块。对性能有什么影响?慢大约50到100倍!

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    在Manjaro Linux上安装Julia

    如果我们直接搜索Julia在Manjaro Linux下的安装方法,很有可能搜到一个类似于参考链接4中所提供的方案。这个方案是从官网下载一个可执行文件,然后将该文件存放到系统路径下。...虽然这也不失为一个比较通用的方法,但是我个人更倾向于从系统的源里面去寻找资源,而Manjaro Linux其实是有julia的资源的,只是会有一些依赖需要我们去独立安装。...] 100% (11/11) 正在检查软件包完整性 [#############################] 100% (11/11) 正在加载软件包文件...安装下来倒是没报错,看起来没什么问题,我们执行一下julia的命令行试试: 1 2 [dechin-root 2021-softwares]# julia julia: /usr/bin/.....##] 100% (2/2) 正在检查软件包完整性 [#############################] 100% (2/2) 正在加载软件包文件

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    Julia(数学运算和基本函数)

    (A)(或等效@. 2A^2 + sin(A),使用@.宏)用于阵列A,它执行一个单一的过循环A,计算2a^2 + sin(a)对中的每个元素A。特别是,嵌套点调用(例如)f.(g.....的对应元素A在0和1之间。...但是,链式比较中的评估顺序不确定。强烈建议在链式比较中不要使用具有副作用(例如打印)的表达式。如果需要副作用,&&则应明确使用短路操作器 基本功能 Julia提供了一系列数学函数和运算符。...(A)将计算数组中每个元素的正弦值A。 运算符优先级 Julia从最高优先级到最低优先级应用以下操作顺序: ....其次是 :: 有关每个 Julia运算符优先级的完整列表,请参见此文件的顶部:src/julia-parser.scm 您还可以通过内置函数查找任何给定运算符的数字优先级Base.operator_precedence

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