ジュリア

Juliaは、Fortran、Matlab、Python、Rなどの言語を置き換えるという野心的な目標を持ちながら、高速でありながらも簡単なコーディングを目指すプログラミング言語として開発されています。言及された言語の共通点から分かるように、科学計算分野でのシェアを拡大しており、同じフィールドにある生エビ寿司店も、国内でJuliaの普及を目指しています。

マーク	詳細分類
	Python由来の特徴
	Matlab由来の特徴
	R由来の特徴
	Julia固有の特徴

ここでJulia固有の特徴とは、Matlab、Python、Rとは差別化されるという意味です。他のプログラミング言語ではよく見られる特徴かもしれません。これらの言語をすでに知っている場合、「Juliaを学ぶ」という表現自体が奇妙です。多くの関数や表現が似ているため、これらの言語を知っていれば、Juliaも知っていると言えます。Julia、Matlab、Python、Rで同等のコードポストを参照してください。

Juliaでの機械学習に関する情報は、機械学習カテゴリーを参照してください。

チュートリアル

インストールとパッケージ

• Juliaプログラミング言語
  • Juliaの型とアノテーション
• WindowsでJuliaの最新バージョンをインストールする方法
  • WindowsでJuliaの並列演算時に使用するスレッド数を変更する方法
  • Windowsのcmd、powershellでJuliaを使用する方法
• LinuxでJuliaの最新バージョンをインストールする方法
  • LinuxでJuliaの並列演算時に使用するスレッド数を変更する方法
• パッケージをインストールして使用する方法 Pkg.jl
  • パッケージ管理モードで使用可能なコマンド ]?
  • パッケージインストール時に\General\Registry.toml: No such file or directoryを解決する方法
  • パッケージバージョンを確認する方法 status name
  • パッケージを特定のバージョンでインストールする方法 add foo@1.0
  • リストでパッケージを読み込む方法 @eval using $(package)
• 別のファイルで定義された関数を使用する方法 include("file.jl")
• コンソールを初期化する方法 Ctrl + L, print("\033c")

I/O

• *.matファイルを読み書きする方法 MAT.jl
  • *.matのようにデータを保存する方法 JLD2.jl
• *.npyファイルを読み込む方法 PyCall.jl
• *.csvファイルを読み込む方法 CSV.read()
  • *.csvファイルのカラムのみを読み込む方法
  • String7, String15なしでDataFrameを読み込む方法 stringtype = String
• 2次元配列を*.csvファイルに出力する方法 CSV.write()
  • CSV出力時の文字化け解決方法 CSV.write(bom = true)
• *.shpファイルを読む方法 Shapefile.Table()
• file.choose()のようにダイアログを開いてファイルを選択する方法 open_dialog()
• Rで使っていた組み込みデータセットを読み込む方法 RDatasets.jl
• • クリップボードの使い方 clipboard(), clipboard(x)

基本文法

• ランダム抽出する方法 rand()
  • ランダムシードを固定する方法 Random.seed!()
• Juliaで絶対に知っておくべき文法：ブロードキャスティング f.(x)
  • 多変数関数に対するブロードキャスティング
• Juliaの強力な便利機能、マクロ @
  • 並列処理する方法 @threads
  • 実行中のコードファイルの位置を確認する方法 @__DIR__
  • 例外処理する方法 error(), @error
• 変数名にギリシャ文字、添字を使う方法 \alpha → α
• エレガントなループを使用する方法 while, for, zip()
  • ループでインデックスと値を同時に参照する方法 enumerate()
• シンボル :foo
• エクスクラメーションマークの慣習 foo!()
• コンプリヘンション

上級文法

• ==と===の違い
• ラムダ式 foo -> bar
• パイプオペレーターの使用方法 |>
• 三項演算子 ? :
  • 条件式を短く書く方法 <condition> && <statement>
• データを省略せずに出力する方法 show(stdout, "text/plain", foo)
• メタプログラミング Meta.parse(), eval()
• 外部プログラムを実行する方法 run()
  • コマンドライン引数を渡す方法 ARGS
  • 環境変数を参照する方法 Base.ENV
• プログレスバーを使用する方法 ProgressMeter.jl, ProgressBars.jl
• Naverでメールを送る方法 SMTPClient.jl

スプラットオペレーター ...

• スプラットオペレーター ...
• 可変長引数関数を定義する方法 function f(x...)
• 2次元配列と行列間の変換方法 [eachrow(M)...], hcat(A...)
• Juliaのスプラットオペレーターを通じたオプション引数の渡し方 foo(; args...)

データ構造

• 配列のスライシングとインデックス指定 x[1:end], x[[1,3,4]]
  • 配列の特定の位置を関数で参照する方法 getindex(), first(), last()
• 構造体の属性を確認する方法 propertynames()
  • 関数で構造体のプロパティを参照する方法 getproperty()
  • コンテナ内の要素のタイプをチェックする方法 eltype()
• 辞書とペア Dict(), x => y
  • 配列で辞書を作る方法 Dict(Key .=> Value)
  • ジュリアでディクショナリを使って複数のキーワード引数を一度に渡す方法
• 集合型と演算子 Set
• ベクトルとタプルの違い
• 名前付きタプル (; x, y)
• 基本データ型を変更する方法 @changeprecision
• 文字列を数値に変換する方法 parse(type, str)
• コレクションの重複をなくす方法 unique(), allunique()

配列

• 空の配列を作る方法
  • 配列が空かどうかを確認する方法 isempty()
• 配列の型を指定して定義する方法
• ベクトルを生成するさまざまな方法
  • 特定の値で埋められた配列を作る方法 fill()
  • 配列をフラットにする方法 vec()
• 高次元ベクトルを直接定義する方法
  • Numpy、Pytorch配列との次元の違い
  • 2次元配列演算に関する関数
    • サイズが異なる二つのベクトルを要素ごとに演算する方法
    • 行列を行ごと、列ごとにスカラー積する方法 d .* X, X .* d'
    • 行列を列ごとに正規化する方法 X ./ norm.(eachcol(X))'
  • n次元グリッドを作る方法
• 配列を列ごとに計算する方法
• 配列を平行移動する方法 circshift()
  • 円形配列を使用する方法 circshift()
  • 配列の差分を計算する方法 diff()
• 多次元インデックス CatesianIndex
  • インデックスを見つける関数 findall(), findfirst(), findnext(), argmax()
  • 配列の要素がどのリストに属するかをチェックする方法 in Ref()
• 単一要素集合にアクセスする関数 only
• ソート順序関数とその応用 sortperm
• カテゴリカル配列 CategoricalArrays.jl
• 名前付き配列 NamedArrays.jl

文字列

• 文字列を結合する方法 *, string(), join(), ^
  • ユニコード文字列の一部のみをスライスする方法
• 変数の値を便利に出力する方法、補間法 $string
• Pythonのように文字列を扱う方法 replace(, "a" => "A"), join(), split()
  • Pythonのzfill()を使用する方法 lpad()
• 文字列で特定のパターンの位置を見つける方法 findfirst(), findnext(), findlast()
  • 特定の文字列を含むかどうかを確認する方法 contains(Ref, Query)
• テキスト出力を飾る組み込み関数 printstyled()
  • テキスト出力を飾るパッケージ Crayons.jl

データフレーム DataFrames.jl

• 空のデータフレームを作る方法
  • 新しい行を追加する方法 vcat(), push!()
  • 新しい列を追加する方法 df[!, :"column_name"]
• データフレームと2次元配列間の変換方法 Array(df), DataFrame(array, :auto)
• 変数名を列名として持つデータフレームを作る方法 DataFrame(; x, y)
  • データフレームを列基準でソートする方法 sort(df,:colname)
  • データフレームから特定の列を除外する方法 Not(:colname)
  • データフレームの列名を変更する方法 rename!(, :x => :y)
• データフレームの要約を見る方法 describe()
  • データフレームのサイズを確認する方法 nrow(), ncol()
• データフレームの特定の値を変更する方法 replace!(df, A=>B)
  • 重複した行を削除する方法 unique(df,:colname)
  • データフレームでNaNを0に変更する方法
  • データフレームの欠損値を除去する方法 dropmissing()
• データフレームをグループ別に分けて計算する方法 groupby(), combine()
• vscodeでデータフレームをきれいに見る方法 Main.VSCodeServer.vscodedisplay(df)

画像 Images.jl

• 画像配列を回転する方法 imrotate()
• 画像のサイズを変更する方法 imresize()
• 画像を読み込んで行列に変換して保存する方法 convert(Array{Float64},)
• 画像の上下反転、左右反転の方法 rotr90(img')

可視化

• プロットのプロパティリスト
• 図のサイズと解像度を設定する方法 size=(w,h), dpi=
• アニメーションを作成する方法 @animate
• 図のスタイルを作成する方法 RecipesBase.jl
• 図のデフォルト設定を変更する方法 default()
• コンソールで簡単な図を出力する方法 UnicodePlots.jl
• • 3D 描画のカメラ角度の調整方法 camera=(方位角, 高度)

レンダリング

• 図に線分を追加する方法 plot!(xs, ys)
  • 図に垂直線、水平線を追加する方法 vline!(), hline!()
  • 矢印を描く方法 plot!([x1, x2], [y1, y2], arrow:true)
• 図の背景を透明に出力する方法 background_color = :transparent
• 図のアスペクト比を調整する方法 ratio = :equal
• 曲線から特定の値まで/二つの曲線の間/閉曲線内部を塗りつぶす方法 fill=()
• ベクトルフィールドを描く方法 quiver(, quiver=)

テキスト

• 図にテキストを追加する方法 annotate!()
• 図に$\TeX$を使用する方法 LaTexStrings.jl, L"$f(x)$"
• 図に韓国語を追加する方法 default(fontfamily = ""), Plots.plotly()
• 図の凡例の位置を調整する方法 legend = :topbottom
  • 特定のデータのみラベルを隠す方法 label = ""

スタイル

• 異なるスケールの二つのデータを共有軸で描画する方法 twinx(), twiny()
• 図の背景のグリッドを装飾する方法
• 図の軸スタイルを変更する方法 framestyle
  • 軸、目盛りなどをすべて削除してシンプルに出力する方法 framestyle=:none
  • 軸の値だけを消す方法 formatter = (_...) -> ""
• マーカーとラインスタイルのリスト plot(shape=, linesytle=)
  • 散布図のマークに色を入れる方法 scatter(marker_z=), scatter(group=)
• 散布図で回帰直線を描く方法 scatter(smooth = true)

色

• 色の使用方法
• パレットの使用方法
• カラーグラデーションの使用方法
• 色処理のためのパッケージ Colors.jl
  • RGBコードの使用方法 RGB(1, 0, 0)
  • HEXコードの使用方法 "#000000"
• グラフ要素の色を指定する方法
  • サブプロットごとにグラフの色を指定する方法
• 軸、軸名、目盛り、目盛り値の色を指定する方法
• 背景色を指定する方法

レイアウト

• レイアウトを指定してサブプロットを描画する方法 layout = (n,m)
• サブプロットで全体のタイトルを追加する方法 plot_title = ""

ヒートマップ

• ヒートマップの色範囲を指定する方法 clim = (,)
• 配列をヒートマップイメージとして出力保存する方法
• ヒートマップ上にプロットを重ねて描画する方法

StatsPlots.jl

• デンドログラムを描画する方法
• データフレーム名を省略するマクロ @df
• ボックスプロットを描画する方法 boxplot(data, labels="label")

数学

グラフ(ネットワーク)に関連するパッケージであるGraphs.jlは、グラフ理論カテゴリーで見つけることができます。

計算

• 重みをつけてランダムサンプリングする方法 sample(, Weights())
  • 与えられた分布から抽出する方法 rand(distribution, )
• 小数点以下の特定の桁で丸める方法 round(digits=)
• ビット配列を反転させる方法 .!(foo)
• 頻度を計算する方法 freqtable()
• 日付および時刻関連の関数の使用方法 Dates
  • 二つの時刻の差を時、分、秒の単位で計算する方法 Dates.canonicalize()
• 合成関数の使用方法 ∘
• 無限大の使用方法 ∞
• 近似値をチェックする方法 ≈
• 複素数の使用方法 im
• 0または欠損値を除いた平均を求める方法 mean(!iszero,)
• 0で割ったときのInfとNaNの違い
• ジュリアでのNaNの比較
• 🔒 分散コンピューティングする方法 @distributed

ライブラリ

• 線形代数モジュール LinearAlgebra
• 多項式パッケージ Polynomial.jl
• 整数論パッケージ Primes.jl
• 導関数パッケージ Calculus.jl
  • 自動微分パッケージ Zygote.jl
• 距離行列を計算する方法 Distances.jl
• 記号演算を使用する方法 SymEngine.jl
• 回帰分析する方法 GLM.jl
• フーリエ変換パッケージ FFTW.jl
• 無限配列を使用する方法 InfiniteArrays.jl
• 数値的に補間する方法 Interpolations.jl
• 有限差分を使用する方法 FiniteDifferences.jl
• クラスタリングパッケージ Clustering.jl
  • k-平均クラスタリング kmeans()
  • 階層的クラスタリングする方法 hclust()
• 決定木を使用する方法 DecisionTree.jl

コード最適化技術

• 文字と整数のイコールオペレーター == の速度比較
• 距離行列の計算を最適化する方法 pairwise()
  • k-dツリーで距離を迅速に計算する方法 NearstNeighbors.jl
• 小数点以下を切り捨てて整数型に変換する方法 trunc()
• 部分配列を迅速に参照する方法 @views
• ショートサーキット &&, ||

欲しい機能が見つからない場合は？

ポストとしてまとめるには十分ではないが、以下のリストから欲しいものを見つけることができるかもしれません。

• 教材
  • First Semester in Numerical Analysis with Julia：数値解析の基本的な内容とそれをJuliaで実装する内容が含まれています。リンクからPDFファイルをダウンロードできます。
  • Julia Data Science：2021年11月に公開されたオンラインブックです。英語、ポルトガル語、中国語に対応しています。DataFrames.jlと可視化パッケージMakie.jlを主に扱っています。リンクからPDFファイルをダウンロードできます。
  • Algorithm for Optimization：最適化問題を解く様々な方法とそれをJuliaで実装する内容が含まれています。リンクから原著またはチャプター別のPDFファイルをダウンロードできます。韓国では実用最適化アルゴリズム(ジュリアで理解する最適化アルゴリズムソリューション)というタイトルで翻訳本が出版されています。
• パッケージ
  • JuliaDB.jl：データ処理ライブラリで、高速な速度とメモリ管理を強みとしています。
  • Metatheory.jl：メタプログラミングと記号演算のためのライブラリです。
  • Cairo.jl：強力な画像作成機能を提供するパッケージです。一般的な可視化とは異なるアプローチを取ります。
• その他
  • プロファイラ：Matlabと同様に、プロファイリングを通じてパフォーマンスを表示します。
  • The Fast Track to Julia：Juliaで使用される文法を簡単にまとめたチャートです。
  • Julia?：個人が運営するブログのようですが、Juliaを使用する高度なヒントを多く共有している方です。