使用AndrewNg类(class)中的示例(使用正规方程查找线性回归的参数):使用Python:X=np.array([[1,2104,5,1,45],[1,1416,3,2,40],[1,1534,3,2,30],[1,852,2,1,36]])y=np.array([[460],[232],[315],[178]])θ=((np.linalg.inv(X.T.dot(X))).dot(X.T)).dot(y)print(θ)结果:[[7.49398438e+02][1.65405273e-01][-4.68750000e+00][-4.79453125e+01][-5.34570

我在Python中定义了一个阶乘函数，如下所示:deffact(n):ifn==1:returnnelse:returnn*fact(n-1)print(fact(100))在Julia中如下:functionfact(n)ifn==1nelsen*fact(n-1)endendprintln(fact(100))python程序返回一个非常大的数字来评估100(正如预期的那样)。Julia返回0。使用较小的数字(如10)，它们都可以工作。我有两个问题:为什么Python可以处理这个问题，而Julia不能。为什么Julia不抛出错误而只打印0？ 最佳答案

目前为止我看到的Julia性能基准，例如http://julialang.org/，将Julia与纯Python或Python+NumPy进行比较。与NumPy不同，SciPy使用BLAS和LAPACK库，我们在其中获得了最佳的多线程SIMD实现。如果我们假设在调用BLAS和LAPACK函数(底层)时Julia和Python的性能相同，那么在将Numba或NumbaPro用于不调用BLAS或LAPACK函数的代码时，Julia的性能与CPython相比如何？我注意到的一件事是Julia使用的是LLVMv3.3，而Numba使用的是llvmlite，后者构建于LLVMv3.5之上。Jul

我正在使用Juliav0.4.5并使用这个简单的julia脚本从redischannel订阅:usingRedissubHandler(x)=print(x)errHandler(err)=print(err)redisConn=RedisConnection(host="127.0.0.1",port=6379,db=0)flushall(redisConn)subConn=open_subscription(redisConn,errHandler)subscribe(subConn,"julia-channel",subHandler)如果我在Juliarepl中逐行键入此脚本，

我有以下代码，我要将其更改为并发程序。//StefanNilsson2013-02-27//ThisprogramcreatespicturesofJuliasets(en.wikipedia.org/wiki/Julia_set).packagemainimport("image""image/color""image/png""log""math/cmplx""os""strconv")typeComplexFuncfunc(complex128)complex128varFuncs[]ComplexFunc=[]ComplexFunc{func(zcomplex128)compl

我正在使用Juliav0.3开展一些项目。但是，我想在v0.3和v0.4中测试我的代码(因为一些将要使用它的人已经在使用v0.4)。我正在运行Ubuntu14.04并使用apt-get安装了Julia。我知道v0.4可通过PPAjulianightlies获得，但如果我添加它，v0.3将被替换。有没有一种方法可以安装并在两个版本之间快速切换以进行测试？ 最佳答案 您可以在不同位置安装不同版本的Julia并设置单独的符号链接(symboliclink)。例如，您可以下载v0.3Linux二进制文件并将它们安装到一个位置，然后克隆v0.

在将程序从Python翻译成Julia后，我非常不满意:对于小/非常小的输入，Python更快对于中等输入，Julia更快(但没那么快)对于大输入，Python更快我认为原因是我不明白内存分配是如何工作的(这里是自学者，没有CS背景)。我会在这里发布我的代码，但它太长而且太具体，除了我之外，它对任何人都没有好处。因此我做了一些实验，现在我有一些问题。考虑这个简单的script.jl:functionmain()@timebegina=[1,2,3]endendmain()当我运行它时，我得到:$juliascript.jl0.000004seconds(1allocation:96by

我只是想重现这个简单的exampleMatplotlib中的动画，但在Julia中使用PyPlot。我在定义传递给函数funcAnimation的迭代器simData()时遇到困难，因为PyPlot似乎无法识别我在Julia(通过Task)本身。这是我定义相同函数的方法simData():functionsimData()t_max=10.0dt=0.05x=0.0t=0.0functionit()whilet如您所见，这种迭代器在理论上产生的值与示例的pythonsimData()生成器相同(例如collect(simData())。但是，当我尝试制作动画时出现此错误LoadErro

在他们的arXivpaper，Julia的原作者提到以下内容:2.14Parallelism.Parallelexecutionisprovidedbyamessage-basedmulti-processingsystemimplementedinJuliainthestandardlibrary.Thelanguagedesignsupportstheimplementationofsuchlibrariesbyprovidingsymmetriccoroutines,whichcanalsobethoughtofascooperativelyscheduledthreads.Th

Julia元编程Julia把自己的代码表示为语言中的数据结构，这样我们就可以编写操纵程序的程序。元编程也可以简单理解为编写可以生成代码的代码。元编程（英语：Metaprogramming），是指某类计算机程序的编写，这类计算机程序编写或者操纵其它程序（或者自身）作为它们的资料，或者在编译时完成部分本应在运行时完成的工作。多数情况下，与手工编写全部代码相比，程序员可以获得更高的工作效率，或者给与程序更大的灵活度去处理新的情形而无需重新编译。编写元程序的语言称之为元语言。被操纵的程序的语言称之为"目标语言"。一门编程语言同时也是自身的元语言的能力称之为"反射"或者"自反"。--维基百科Julia源