줄리아

줄리아는 빠른 속도를 갖추면서도 쉬운 코딩을 지향하는 프로그래밍 언어로, 특히 포트란이나 매트랩, 파이썬, R과 같은 언어를 대신한다는 원대한 포부를 가지고 개발되고 있다. 언급한 언어들의 공통점에서 알 수 있듯 과학계산 분야에서 점유율을 확보해 나가고 있으며, 같은 필드에 있는 생새우초밥집 역시 국내에서 줄리아를 대중화하는 것을 목표로 하고 있다.

• 줄리아에 대해 궁금한 게 있다면 아래의 QR코드를 스캔하거나 클릭해서 오픈카톡방을 들러보자.
  

  

마크	세부 분류
	파이썬에서 유래한 특징
	매트랩에서 유래한 특징
	R에서 유래한 특징
	줄리아 고유에 가까운 특징

여기서 줄리아 고유에 가까운 특징이라는 것은 매트랩, 파이썬, R과 차별점을 가진다는 의미다. 그 외에 프로그래밍 언어에선 흔히 볼 수 있는 특징일 수 있다. 만약 이 언어들을 이미 할 줄 안다면 사실 ‘줄리아를 배운다’는 표현 자체가 이상하다. 많은 함수와 표현들이 비슷하기 때문에 이들 언어를 안다면 줄리아도 알고 있는 것이나 마찬가지다. 줄리아, 매트랩, 파이썬, R에서 동등한 코드들 포스트를 참고하자.

줄리아에서 머신러닝을 하는 방법에 대한 내용은 머신러닝 카테고리를 참고하라.

튜토리얼

설치와 패키지

• 줄리아 프로그래밍 언어
  • 줄리아의 타입과 애노테이션
• 윈도에서 줄리아 최신 버전 설치하는 법
  • 윈도우에서 줄리아 병렬연산 시 사용하는 쓰레드 수 바꾸는 법
  • 윈도 cmd, powershell에서 줄리아 사용하는 법
• 리눅스에서 줄리아 최신 버전 설치하는 법
  • 리눅스에서 줄리아 병렬연산 시 사용하는 쓰레드 수 바꾸는 법
• 패키지 설치하고 사용하는 법 Pkg.jl
  • 패키지 관리 모드에서 사용가능한 명령어 ]?
  • 패키지 설치 시 \General\Registry.toml: No such file or directory 해결
  • 패키지 버전 확인하는 법 status name
  • 패키지 특정 버전으로 설치하는 법 add foo@1.0
  • 리스트로 패키지 불러오는 방법 @eval using $(package)
• 다른 파일에 정의한 함수 사용하는 법 include("file.jl")
• 콘솔 초기화 하는 법 Ctrl + L, print("\033c")

I/O

• *.mat 파일 읽고 쓰는 법 MAT.jl
  • *.mat 처럼 데이터를 저장하는 법 JLD2.jl
• *.npy 파일 불러오는 방법 PyCall.jl
• *.csv 파일 읽어들이는 법 CSV.read()
  • *.csv 파일 컬럼만 읽어들이는 법
  • String7, String15 없이 데이터프레임 부르는 법 stringtype = String
• 2차원 배열 *.csv 파일로 출력하는 법 CSV.write()
  • CSV 출력 시 깨진 문자 해결법 CSV.write(bom = true)
• *.shp 파일 읽는 법 Shapefile.Table()
• file.choose()처럼 대화창 열어서 파일 선택하는 법 open_dialog()
• R에서 쓰던 내장데이터셋 불러오는 법 RDatasets.jl
• 클립보드 사용하는 법 clipboard(), clipboard(x)

기초 문법

• 무작위 추출하는 법 rand()
  • 랜덤 시드 고정하는 법 Random.seed!()
• 줄리아에서 꼭 알아야하는 문법: 브로드캐스팅 f.(x)
  • 다변수함수에 대한 브로드캐스팅
• 줄리아의 강력한 편의 기능, 매크로 @
  • 병렬처리 하는 법 @threads
  • 실행되는 코드 파일의 위치 확인하는 법 @__DIR__
  • 예외처리하는 법 error(), @error
• 변수 이름에 그리스 문자, 첨자 쓰는 법 \alpha → α
• 우아한 반복문을 사용하는 방법 while, for, zip()
  • 반복문에서 인덱스와 값을 동시에 참조하는 방법 enumerate()
• 심볼 :foo
• 느낌표 컨벤션 foo!()
• 컴프리헨션

고급 문법

• ==과 ===의 차이점
• 람다식 foo -> bar
• 파이프 오퍼레이터 사용하는 법 |>
• 삼항연산자 ? :
  • 조건문 짧게 쓰는 법 <condition> && <statement>
• 데이터 생략 없이 출력하는 법 show(stdout, "text/plain", foo)
• 메타 프로그래밍 Meta.parse(), eval()
• 외부 프로그램 실행하는 법 run()
  • 명령줄 인수 넣는 법 ARGS
  • 환경변수 참조하는 법 Base.ENV
• 프로그레스바 사용하는 법 ProgressMeter.jl, ProgressBars.jl
• 네이버로 메일 보내는 법 SMTPClient.jl

스플랫 오퍼레이터 ...

• 스플랫 오퍼레이터 ...
• 가변인자 함수 정의하는 법 function f(x...)
• 2차원 배열과 행렬 간 전환하는 법 [eachrow(M)...], hcat(A...)
• 줄리아 스플랫 오퍼레이터를 통한 옵션 인자 전달 팁 foo(; args...)

자료구조

• 배열의 슬라이싱과 인덱싱 x[1:end], x[[1,3,4]]
  • 배열의 특정 위치를 함수로 참조하는 법 getindex(), first(), last()
• 구조체 속성 확인하는 법 propertynames()
  • 함수로 구조체의 프로퍼티 참조하는 법 getproperty()
  • 컨테이너 내부 원소 타입 체크하는 법 eltype()
• 딕셔너리와 페어 Dict(), x => y
  • 배열로 딕셔너리 만드는 법 Dict(Key .=> Value)
  • 딕셔너리로 여러 키워드 인수 한 번에 전달하는 법
• 집합 자료형과 연산자 Set
• 벡터와 튜플의 차이점
• 네임드 튜플 (; x, y)
• 기본 자료형 변경하는 방법 @changeprecision
• 문자열 숫자로 바꾸는 법 parse(type, str)
• 컬렉션의 중복을 없애는 법 unique(), allunique()

배열

• 빈 배열 만드는 법
  • 배열이 비어있는지 확인하는 법 isempty()
• 배열의 타입 지정해서 정의하는 방법
• 벡터를 생성하는 여러가지 방법
  • 특정 값으로 채운 배열 만드는 법 fill()
  • 배열 Flatten 하는 법 vec()
• 고차원 벡터를 직접 정의하는 방법
  • Numpy, Pytorch 배열과의 차원의 차이점
  • 2차원 배열 연산에 관한 함수들
    • 크기가 서로 다른 두 벡터를 성분 별로 연산하는 방법
    • 행렬을 행별, 열별로 스칼라곱하는 법 d .* X, X .* d'
    • 행렬을 칼럼별로 정규화하는 법 X ./ norm.(eachcol(X))'
  • n차원 격자 그리드 만드는 법
• 배열을 열별로 계산하는 방법
• 배열을 평행이동시키는 방법 circshift()
  • 원형 배열 사용하는 법 circshift()
  • 배열의 차분 계산하는 법 diff()
• 다차원 인덱스 CatesianIndex
  • 인덱스를 찾는 함수 findall(), findfirst(), findnext(), argmax()
  • 배열의 원소들이 어떤 리스트에 속하는지 체크하는 법 in Ref()
• 홑원소집합의 원소에 접근하는 함수 only
• 정렬순열 함수과 그 응용 sortperm
• 범주형 배열 CategoricalArrays.jl
• 이름있는 배열 NamedArrays.jl

문자열

• 문자열 합치는 법 *, string(), join(), ^
  • 유니코드 문자열의 일부만 슬라이싱하는 법
• 변수의 값을 편리하게 출력하는 법, 보간법 $string
• 파이썬처럼 문자열 다루는 법 replace(, "a" => "A"), join(), split()
  • 파이썬의 zfill() 사용하는 법 lpad()
• 문자열에서 특정 패턴 위치 찾는 법 findfirst(), findnext(), findlast()
  • 특정 문자열 포함 여부 확인하는 법 contains(Ref, Query)
• 텍스트 출력 꾸미는 내장 함수 printstyled()
  • 텍스트 출력 꾸미는 패키지 Crayons.jl

데이터프레임 DataFrames.jl

• 빈 데이터프레임 만드는 법
  • 새 행 넣는 법 vcat(), push!()
  • 새 열 넣는 법 df[!, :"column_name"]
• 데이터프레임과 2차원배열 간 변환 방법 Array(df), DataFrame(array, :auto)
• 변수이름을 칼럼명으로 가지는 데이터프레임 만드는 법 DataFrame(; x, y)
  • 데이터프레임 열 기준으로 정렬하는 법 sort(df,:colname)
  • 데이터프레임 특정 열 제외하는 법 Not(:colname)
  • 데이터프레임의 열 이름 바꾸는 법 rename!(, :x => :y)
• 데이터프레임 요약보는 법 describe()
  • 데이터프레임 사이즈 확인하는 법 nrow(), ncol()
• 데이터프레임 특정 값 변경하는 법 replace!(df, A=>B)
  • 중복된 행 삭제하는 법 unique(df,:colname)
  • 데이터프레임에서 NaN을 0으로 바꾸는 법
  • 데이터프레임의 결측치 제거하는 법 dropmissing()
• 데이터프레임 그룹별로 나누고 계산하는 법 groupby(), combine()
• vscode에서 데이터프레임 깔끔하게 보는 법 Main.VSCodeServer.vscodedisplay(df)

이미지 Images.jl

• 이미지 배열을 회전하는 방법 imrotate()
• 이미지 크기 변경하는 방법 imresize()
• 이미지 불러오고 행렬로 변환 저장하는 법 convert(Array{Float64},)
• 이미지 상하반전, 좌우반전하는 법 rotr90(img')

시각화

• 플랏의 프로퍼티 목록
• 그림의 크기와 해상도 설정하는 법 size=(w,h), dpi=
• 움짤 찌는 법 @animate
• 그림 양식 만드는 법 RecipesBase.jl
• 그림 기본 설정 바꾸는 법 default()
• 콘솔에서 간단한 그림 출력하는 법 UnicodePlots.jl
• 3d 그림 카메라 각도 조절하는 법 camera=(방위각, 고도)

렌더링

• 그림에 선분 넣는 법 plot!(xs, ys)
  • 그림에 수직선 수평선 넣는 법 vline!(), hline!()
  • 화살표 그리는 법 plot!([x1, x2], [y1, y2], arrow:true)
• 그림 배경 투명하게 출력하는 법 background_color = :transparent
• 그림 가로세율 비율 조정하는 법 ratio = :equal
• 곡선에서부터 특정한 값까지/두 곡선 사이/폐곡선 내부 색칠하는 방법 fill=()
• 벡터 필드 그리는 법 quiver(, quiver=)

텍스트

• 그림에 텍스트 넣는 법 annotate!()
• 그림에 $\TeX$ 사용하는 법 LaTexStrings.jl, L"$f(x)$"
• 그림에 한글 넣는 법 default(fontfamily = ""), Plots.plotly()
• 그림 범례 위치 조정하는 법 legend = :topbottom
  • 그림에서 특정 데이터만 라벨 숨기는 법 label = ""

스타일

• 스케일이 다른 두 데이터 축 공유해서 그리는 법 twinx(), twiny()
• 그림 배경의 격자 꾸미는 법
• 그림 축 스타일 변경하는 방법 framestyle
  • 축, 눈금 등 다 없애고 깔끔하게 출력하는 법 framestyle=:none
  • 축의 값만 지우는 법 formatter = (_...) -> ""
• 마커와 라인 스타일 목록 plot(shape=, linesytle=)
  • 산점도 마크에 색 넣는 법 scatter(marker_z=), scatter(group=)
• 점도표에서 회귀직선 그리는 법 scatter(smooth = true)
• 축에 원주율 기호 사용하는 법 xtick = ([π, 2π], ["π", "2π"])

색

• 색깔 사용하는 법
• 팔레트 사용하는 법
• 컬러 그래디언트(그라데이션) 사용하는 법
• 색상 처리를 위한 패키지 Colors.jl
  • RGB 코드 사용하는 법 RGB(1, 0, 0)
  • HEX 코드 사용하는 법 "#000000"
• 그래프 요소의 색상 지정하는 법
  • 서브 플랏마다 그래프 색상 지정하는 법
• 축, 축 이름, 눈금, 눈금 값의 색상 지정하는 법
• 배경색 지정하는 법
• 칼라 스킴에서 0부터 1 사이의 값으로 색 얻는 법 get(colorschemes[:plasma], 1.0)

레이아웃

• 레이아웃 주고 서브플랏 그리는 법 layout = (n,m)
• 서브플랏에서 전체 타이틀 추가하는 법 plot_title = ""

히트맵

• 히트맵 색 범위 지정하는 법 clim = (,)
• 배열을 히트맵 이미지로 출력 저장하는 방법
• 히트맵 위에 플랏 겹쳐서 그리는 방법

StatsPlots.jl

• 덴드로그램 그리는 방법

• 데이터프레임 이름을 생략하는 매크로 @df

• 박스 플랏 그리는 방법 boxplot(data, labels="label")

수학

그래프(네트워크)와 관련된 패키지인 Graphs.jl은 그래프 이론 카테고리에서 찾을 수 있다.

계산

• 가중치를 주고 랜덤 샘플링 하는 법 sample(, Weights())
  • 주어진 분포로 추출하는 법 rand(distribution, )
• 소수점 아래 특정 자리에서 반올림하는 법 round(digits=)
• 비트 배열 반전시키는 법 .!(foo)
• 빈도수 계산하는 법 freqtable()
• 날짜 및 시간 관련 함수 사용하는 법 Dates
  • 두 시각의 차를 시,분,초 단위로 계산하는 법 Dates.canonicalize()
• 합성함수 사용하는 법 ∘
• 무한대 사용하는 법 ∞
• 근사값 체크하는 법 ≈
• 복소수 사용하는 법 im
• 0이나 결측치를 제외한 평균 구하는 법 mean(!iszero,)
• 0으로 나누었을 때 Inf와 NaN의 차이
• NaN의 대소 비교
• 🔒 분산 컴퓨팅 하는 법 @distributed

라이브러리

• 선형대수 모듈 LinearAlgebra
• 다항함수 패키지 Polynomial.jl
• 정수론 패키지 Primes.jl
• 도함수 패키지 Calculus.jl
  • 자동미분 패키지 Zygote.jl
• 거리 행렬 계산하는 법 Distances.jl
• 심볼릭 연산 패키지 Symbolics.jl
  • 심볼릭 연산 사용하는 방법 SymEngine.jl
• 회귀분석 하는 법 GLM.jl
• 푸리에 변환 패키지 FFTW.jl
• 무한 배열 사용하는 법 InfiniteArrays.jl
• 수치해석적 인터폴레이션 하는 법 Interpolations.jl
• 유한차분 사용하는 법 FiniteDifferences.jl
• 클러스터링 패키지 Clustering.jl
  • $K-$ 평균 군집화 kmeans()
  • 계층적 군집화 hclust()
• 의사결정나무 사용하는 법 DecisionTree.jl
• 자연어 처리 패키지 TextAnaylsis.jl

코드 최적화 기법

• 문자와 정수의 이퀄 오퍼레이터 == 속도 비교
• 거리 행렬 계산 최적화하는 법 pairwise()
  • k-d 트리로 빠르게 거리 계산하는 법 NearstNeighbors.jl
• 소수점 아래 버리고 정수형으로 바꾸는 법 trunc()
• 부분배열 빠르게 참조하는 법 @views
• 숏 서킷 &&, ||

원하는 기능이 없다면?

포스트로 정리될만큼은 아니어서 따로 발행하지는 않았지만 아래 목록에서 원하는 것을 찾을 수도 있다.

• 커뮤니티
  • 생새우초밥집 커뮤니티 💬: 국내 유일의 한국어 줄리아 커뮤니티다.
    • 줄리아 사용자 오픈 카카오톡
  • 실전 줄리아 첫걸음: 줄리아의 기초를 익힐 수 있는 몇가지 문제를 소개했다.
    • 실전 줄리아 첫걸음 연습문제
    • 실전 줄리아 심화과정: 패키지에 대해 익힌다.
• 교재
  • First Semester in Numerical Analysis with Julia: 수치해석에 대한 기초적인 내용과 이를 줄리아로 구현해보는 내용이 담겨있다. 링크에서 PDF 파일을 다운받을 수 있다.
  • Julia Data Science: 2021년 11월에 공개된 온라인 책이다. 영어, 포루투갈어, 중국어를 지원한다. DataFrames.jl과 시각화 패키지인 Makie.jl을 주로 다룬다. 링크에서 PDF파일을 다운로드 받을 수 있다.
  • Algorithm for Optimization: 최적화 문제를 푸는 다양한 방법과 이를 줄리아로 구현하는 내용을 담았다. 링크에서 원서를 원본 혹은 챕터별 PDF 파일을 다운로드 받을 수 있다. 한국에서 실용 최적화 알고리즘(줄리아로 이해하는 최적화 알고리즘 솔루션)라는 제목으로 번역서가 출간되었다.
• 패키지
  • JuliaDB.jl: 데이터 처리 라이브러리로 빠른 속도와 메모리 관리를 강점으로 내세우고 있다.
  • Metatheory.jl: 메타프로그래밍과 심볼릭 연산을 위한 라이브러리다.
  • Cairo.jl: 강력한 이미지 작성 기능을 제공하는 패키지다. 보편적인 시각화와는 궤를 달리한다.
• 기타
  • 프로파일러: matlab에서와 같이 프로파일링을 통해 퍼포먼스를 보여준다.
  • The Fast Track to Julia: 줄리아에서 사용되는 문법을 간단하게 정리한 표다.
  • 줄리아?: 개인이 운영하는 블로그인 것 같은데, 줄리아를 사용하는 고급 팁들을 많이 공유해주는 분입니다.