Python接班人齣世：最新科學專用語言Julia入門實戰 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• Julia
• 科學計算
• 數據分析
• 機器學習
• Python
• 入門
• 實戰
• 編程語言
• 技術
• 教程

　　Julia 語言集C語言的執行速度、Ruby 的靈活、Python 的通用性，以及其他各種語言的優勢於一身，並且具有開放原始碼、簡單易掌握的特點，大有潛力成為取代Python 的下一個程式語言。

　　本書首先講解Julia程式設計語言的基礎知識，如Julia程式設計語言的優勢、開發環境、整閤式開發環境、生態係統、外部函數庫等；然後實例剖析講解Julia程式設計語言的基本語法、流程控製、函數應用、麵對程式設計。

　　實例剖析講解Julia的核心優勢，即多維陣列、流、檔案操作、網路通訊、序列化、日期處理方法、平行計算特性；然後講解Julia在資料科學中的應用，即Julia資料工程、資料集的可視圖。

　　最後講解Julia在機器學習中的應用，即無監督式機器學習和監督式機器學習。在講解過程中考慮讀者的學習習慣，並透過具體實例剖析講解Julia程式開發過程中的熱點問題、關鍵問題及種種難題。

　　本書主要內容：
　　■ Julia 程式開發快速入門         
　　■ Julia 程式設計基礎   
　　■ Julia 的選擇結構
　　■ Julia 的循環結構
　　■ Julia 的函數和模組  
　　■ Julia 的特徵資料類型
　　■ Julia 的矩陣操作
　　■ Julia 的檔案操作
　　■ Julia 整閤開發軟體-- JuliaPro
　　■ Julia 的資料處理常用套件
　　■ Julia 的Gadfly 繪圖套件
　　■ Julia 的日期和時間
　　■ Julia 的超程式設計和平行計算
　　■ Julia 的機器學習RDatasets 套件
　　■ Julia 的決策樹和隨機森林
　　■ Julia 的綫性迴歸和K- 平均值

本書特色

　　．從基本概念到資料科學、機器學習的應用
　　．從入門到實作，幫助零基礎讀者掌握Julia
 

《Python接班人齣世：最新科學專用語言Julia入門實戰》 圖書簡介 在當今快速迭代的科技浪潮中，數據科學、高性能計算和機器學習領域對計算語言提齣瞭前所未有的挑戰。傳統的主流語言如Python在易用性上獨占鰲頭，但在執行效率，尤其是大型科學計算方麵，逐漸顯露齣其局限性。C/C++雖然速度極快，但開發效率低下，代碼編寫復雜，難以快速實現科學思想的驗證與迭代。 正是在這樣的背景下，Julia語言應運而生。它被設計為一門“為高性能科學計算而生”的動態語言，旨在融閤Python的易用性和C/C++的執行速度，成為下一代科學計算的主力軍。本書《Python接班人齣世：最新科學專用語言Julia入門實戰》正是為廣大希望緊跟技術前沿、提升計算效率的開發者、科研人員、數據科學傢和工程師量身打造的入門與實戰指南。 本書並非是對某一特定學科知識的深度挖掘，而是聚焦於如何高效、流暢地掌握Julia這門現代語言的核心理念、語法結構以及其在實際工程和科學應用中的強大能力。我們將帶領讀者從零開始，係統地建立起對Julia的認知框架，並逐步深入到其實際應用層麵。 第一部分：踏入Julia的世界——從概念到環境搭建 本部分將為讀者構建一個堅實的起點。我們首先會探討Julia誕生的時代背景，它為何齣現，以及它與其他主流科學計算語言（特彆是Python和MATLAB）相比的獨特優勢。理解其設計哲學——“解決雙重編程問題”（即原型開發速度與最終執行效率的矛盾）——是掌握Julia的關鍵。 隨後，我們將詳盡介紹Julia的開發環境配置。這包括如何安裝Julia本體，配置官方推薦的集成開發環境（IDE），如VS Code下的Julia插件（Julia for VS Code），以及如何有效管理包（Packages）生態係統。我們將演示如何使用Julia的包管理器`Pkg`來添加、更新和刪除必要的庫，確保讀者能夠迅速搭建起一個穩定、高效的編程環境。 第二部分：Julia核心語法與編程範式 Julia的語法設計藉鑒瞭許多現代語言的優點，同時保持瞭對科學計算的友好性。本部分將係統講解Julia的基礎語法，包括變量、數據類型（尤其是其豐富的數值類型和抽象類型係統），以及控製流結構（if/else、循環等）。 重點章節將圍繞Julia的函數定義展開。Julia的多重派發（Multiple Dispatch）是其性能和靈活性的核心所在。我們將深入剖析多重派發的概念，解釋為何它比傳統的麵嚮對象繼承在科學計算中更為強大和自然。讀者將學習如何定義和重載函數，利用類型係統來實現代碼的性能優化。 此外，本書還會涵蓋Julia中至關重要的元編程（Metaprogramming）能力。Julia允許開發者操作代碼本身（抽象語法樹，ASTs），這為創建高性能的宏（Macros）和領域特定語言（DSLs）提供瞭基礎。我們會用清晰的例子展示如何編寫簡單的宏來簡化重復性的代碼結構。 第三部分：高性能計算的基石——內存管理與性能優化 Julia之所以被稱為“Python的接班人”，其核心競爭力在於其接近C/C++的執行速度。本部分將揭示其背後的秘密，並教授讀者如何充分利用這些底層特性。 我們將詳細講解Julia的即時編譯（JIT Compilation）機製，以及它是如何通過LLVM框架將動態語言的代碼編譯成高效的機器碼。讀者將學習到如何利用`@time`和`Profile`工具來對代碼進行性能剖析，準確找齣性能瓶頸。 性能優化的實踐部分將包括：如何閤理選擇數據結構（如Array的布局）、如何避免不必要的類型轉換、以及如何利用Julia的並行計算框架。我們將介紹內置的多綫程（Multi-threading）和分布式計算（Distributed Computing）功能，指導讀者如何編寫能充分利用多核CPU和集群資源的並行代碼，這對於處理大規模科學模擬至關重要。 第四部分：Julia在核心科學領域的實戰應用 理論學習必須與實踐相結閤。本部分將介紹Julia生態係統中幾大關鍵領域的成熟應用包，展示如何用Julia高效地解決實際問題。 1. 科學計算與綫性代數： Julia在矩陣運算和綫性代數方麵的性能是世界頂級的。我們將介紹如何使用內置函數和`LinearAlgebra`包進行高效的矩陣分解、特徵值計算等，並與Python的NumPy進行性能對比。 2. 數據科學與可視化： 雖然Julia在數據科學領域的生態正在快速發展，但其已有的工具鏈已足夠強大。我們將介紹主流的數據處理包，並演示如何使用流行的繪圖庫（如`Plots.jl`或`Makie.jl`）創建高質量的科學可視化圖錶。 3. 微分方程求解： 科學研究的核心往往涉及求解微分方程（ODE/PDE）。本書將重點介紹Julia強大的常微分方程求解器生態，特彆是`DifferentialEquations.jl`包，展示其在處理復雜、高維、剛性問題時如何超越傳統求解器。 4. 機器學習： 我們將概述Julia在機器學習領域的進展，介紹Flux.jl等框架，展示如何用一種既靈活又快速的方式構建、訓練和部署神經網絡模型。 本書的特色與目標讀者 本書最大的特點在於其實戰導嚮和性能聚焦。我們不隻是停留在“能跑起來”的階段，而是深入到“如何跑得快”的層麵。每一個語法點和工具的介紹，都伴隨著對性能影響的分析。 本書的目標讀者包括： 有一定編程基礎的科研人員和研究生： 渴望擺脫MATLAB或Python（C/C++擴展）的束縛，尋求一種能兼顧開發速度和計算效率的工具。 對新技術充滿好奇的軟件工程師： 尋求下一代高性能編程語言，希望為未來的大規模數據處理和科學計算項目做技術儲備。 資深的Python用戶： 想要瞭解Julia如何彌補Python在純數值計算上的性能短闆，並學習如何將Python代碼中的性能熱點部分用Julia重寫。 通過本書的學習，讀者將不僅能熟練掌握Julia語言的各項特性，更重要的是，能夠建立起一種現代、高性能的科學計算思維模式，為迎接未來的計算挑戰做好充分準備。Julia的“接班人”地位並非浪得虛名，掌握它，就是掌握瞭通往高效科學計算的快車道。

作者簡介

周俊慶

　　青島慧榖大數據産業發展有限公司專案開發部經理，曾任「餓瞭麼」公司技術部主管，具有6年以上Python、PHP專案開發經驗。精通Julia、JS、 Java、C、C#等程式設計語言，熟悉多種開源技術，喜歡GET新技能，曾帶領團隊完成多個中小型專案開發，對資料安全、雲端運算等領域持續鑽研。
 

前言

01 Julia 程式開發快速入門
1.1 初識Julia 語言
1.2 Julia 的下載與安裝
1.3 Julia 程式的撰寫
1.4 Julia 互動式視窗的提示模式
1.5 Julia 互動式視窗的快速鍵
1.6 Julia 與他其程式語言的比較

02 Julia 程式設計基礎
2.1 常數和變數
2.2 基底資料型態
2.3 運算子

03 Julia 的選擇結構
3.1 if 敘述
3.2 關係運算子
3.3 邏輯運算子
3.4 巢狀結構if 敘述
3.5 條件運算子和條件運算式
3.6 復閤運算式
3.7 例外處理

04 Julia 的循環結構
4.1 while 循環
4.2 無限循環
4.3 for 循環
4.4 在for 循環中使用range() 函數
4.5 循環巢狀結構
4.6 break 敘述
4.7 continue 敘述

05 Julia 的函數和模組
5.1 初識函數
5.2 內建函數
5.3 使用者自訂函數
5.4 模組

06 Julia 的特徵資料類型
6.1 陣列
6.2 元組
6.3 字典
6.4 集閤

07 Julia 的矩陣操作
7.1 初識矩陣
7.2 矩陣的連接
7.3 矩陣的運算
7.4 矩陣的函數應用
7.5 過濾矩陣中的資料

08 Julia 的檔案操作
8.1 檔案的基本操作
8.2 檔案中的矩陣操作
8.3 CSV 檔案的操作
8.4 IOBuffer 的操作

09 Julia 整閤開發軟體-- JuliaPro
9.1 JuliaPro 的下載與安裝
9.2 JuliaPro 的介麵與操作技巧

10 Julia 的資料處理常用套件
10.1 DataFrames 套件
10.2 CSV 套件

11 Julia 的Gadfly 繪圖套件
11.1 初識Gadfly 套件
11.2 繪製圖形
11.3 繪製三角函數圖形
11.4 Gadfly 套件繪圖實例
11.5 儲存Gadfly 繪製的圖形並在網頁顯示

12 Julia 的日期和時間
12.1 初識Dates 模組
12.2 Date() 函數
12.3 DateTime() 函數
12.4 時間運算
12.5 時間序列

13 Julia 的超程式設計和平行計算
13.1 超程式設計
13.2 平行計算

14 Julia 的機器學習RDatasets 套件
14.1 初識RDatasets 套件
14.2 iris 資料集的操作
14.3 iris 資料集的圖錶顯示

15 Julia 的決策樹和隨機森林
15.1 決策樹
15.2 隨機森林

16 Julia 的綫性迴歸和K- 平均值
16.1 綫性迴歸
16.2 K- 平均值

前言

　　近年來Julia 語言越來越紅，已成為程式設計界的新寵。Julia 語言集C語言的執行速度、Ruby 的靈活、Python 的通用性，以及其他各種語言的優勢於一身，並且具有開放原始碼、簡單易掌握的特點，大有潛力成為取代Python 的下一個程式語言。

　　總之，Julia 就是這樣一種語言。

　　(1) 快速。Julia 一開始就是為高性能而設計的，它可以透過LLVM 跨平颱被編譯成高效的本機程式。
　　(2) 通用。Julia 使用多排程作為程式設計範式，使其更容易錶達物件導嚮和函數式程式設計的範式。標準函數庫提供瞭非同步I/O、處理程序控製、記錄檔記錄、效能分析，套件管理員等。
　　(3) 動態。Julia 是動態類型的，與指令碼語言類似，並且對互動式使用具有很好的支援。
　　(4) 擅長數值計算。Julia 擅長數值計算，它的語法適用於數學計算，支援多種數值型態，並且支援平行計算。Julia 的多排程適閤定義數值和類彆陣列的資料類型。
　　(5) 可選的類型標記。Julia 擁有豐富的資料類型描述，這可以使程式更具可讀性。
　　(6) 可組閤。Julia 的包可以很自然地組閤執行。舉例來說，單位數量的矩陣或資料錶一列中的貨幣和顔色可以一起組閤使用並且擁有良好的效能。

　　✤ 本書結構

　　本書共16 章，實際章節安排如下。

　　■ 第 1 章：說明 Julia 程式語言的基礎知識，如 Julia 程式語言的特點、下載與安裝、程式的撰寫、互動式視窗的提示模式、與其他程式語言的區彆。
　　■ 第 2 章到第 8 章：說明 Julia 程式語言的基本語法、選擇結構、循環結構、函數和模組、特徵資料類型、矩陣操作、檔案操作。
　　■ 第 9 章：說明 Julia 整閤開發軟體——JuliaPro，即 JuliaPro 的下載、安裝及操作技巧。
　　■ 第 10 章到第 13 章：說明 Julia 在資料科學中的應用，即資料處理常用套俏、Gadfly 繪圖套件、日期和時間、元程式設計和平行計算。
　　■ 第 14 章到第 16 章：說明 Julia 在機器學習中的應用，即機器學習RDatasets 套件、決策樹、隨機森林、綫性迴歸和K- 平均值。

　　✤ 本書特色

　　本書的特色歸納如下。

　　■ 實用性：本書首先著眼於 Julia 實戰應用，然後探討深層次的技巧問題。
　　■ 詳盡的案例：本書每一章都附有大量的案例，並透過這些實例介紹基礎知識。讀者隻要反覆練習筆者精心挑選的案例，並舉一反三，就可以掌握Julia 程式設計的實戰技巧，並能學以緻用。
　　■ 全麵性：本書包含瞭 Julia 程式設計實戰的所有知識，包含基礎知識、開發環境和整閤式開發環境、基本語法、選擇結構、循環結構、函數和模組、特徵資料類型、矩陣操作、檔案操作、資料處理DataFrames 和CSV 套件、Gadfly 繪圖套件、日期和時間、元程式設計、平行計算、機器學習RDatasets 套件、決策樹、隨機森林、綫性迴歸和K- 平均值。
　　■ 內容錶現上「具體生動，圖文並茂」：為讓讀者在學習知識時，不至於太過死闆，本書採用瞭大量的圖錶、圖形。

　　✤ 本書適閤的讀者

　　本書適閤對資料科學知識和應用方法有興趣的讀者，也適閤有誌學習Julia 並從事資料科學相關工作的人員，還可以作為大專院校的電腦及相關專業的教學參考書。

　　✤ 繁體中文版說明事項

　　本書原文為簡體中文，為維持全書原貌，本書圖例均使用原書中的簡體中文，請讀者在閱讀時對應前後文。

　　✤ 創作團隊

　　本書由周俊慶、張瑞麗撰寫，周鳳禮、陳宣各、周令、張新義、周二社、王徵等人參與部分撰寫工作，並對本書的撰寫提齣寶貴意見。

　　由於時間倉促，加之水準有限，書中不足之處在所難免，敬請讀者批評指正。
 

评分☆☆☆☆☆

在科技產業裡，學術界和業界的聯繫一直都相當緊密，而當一門新語言在學術圈掀起波瀾時，往往預示著它即將走嚮更廣泛的應用。這本《Python接班人齣世：最新科學專用語言Julia入門實戰》正好切中瞭這個點。我平常的工作雖然不直接涉及科學研究，但卻經常需要處理來自科學研究領域的數據，或者利用一些基於科學計算的軟體。瞭解Julia，或許能讓我更深入地理解這些數據的來源和處理方式，甚至能從中挖掘齣新的洞見。更重要的是，我對「最新科學專用語言」這個標籤感到好奇。這意味著Julia在設計之初就考慮到瞭科學計算的特殊需求，例如高精度的數值運算、豐富的數學函式庫，以及與現有科學軟體（如MATLAB、R）的互動性。我希望這本書能夠解答我的這些疑問，並提供一個清晰的學習路徑，讓我能夠係統性地掌握Julia。如果它真的能夠像宣傳的那樣，為Python的使用者提供一個更強大、更便捷的選擇，那將會是對整個科學計算領域的一次重大革新。

评分☆☆☆☆☆

最近在書店看到一本題為《Python接班人齣世：最新科學專用語言Julia入門實戰》的書，光是書名就讓我充滿好奇。我本身是一名在數據科學領域打滾多年的工作者，每天和Python打交道，但近年來聽聞Julia這門語言在學術界和科研領域越來越受矚目，尤其是在高效能運算和科學模擬方麵，許多人都在討論它是否會是Python的有力競爭者，甚至接班人。這本書的標題「Python接班人齣世」實在是太吸引人瞭，立刻勾起瞭我想要一探究竟的慾望。我知道Julia在語法上和Python有些相似之處，但同時也強調瞭它的高性能，這對於處理大規模數據集或複雜模型時，絕對是一個很大的誘因。身為一個實際使用者，我最關心的就是這本書能否讓我快速上手，理解Julia的獨特之處，並且看到它在實際應用中的潛力。如果它真的能像書名所暗示的那樣，提供一個比Python更有效率、更強大的選擇，那將會大大改變我未來的工作流程。我期待它能帶我走齣Python的舒適圈，進入一個全新的高效能運算世界。

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我一直對程式語言的演進充滿興趣，特別是那些能夠在特定領域帶來突破性發展的語言。這本《Python接班人齣世：最新科學專用語言Julia入門實戰》的書名，無疑為我打開瞭一扇新的視窗。我不是一個硬核的科學傢，但我在工作中經常會接觸到一些需要強大數值運算能力的情境，例如金融模型的模擬、工程上的有限元素分析等等。Python雖然非常普及，但在執行效率上，尤其是在處理大規模矩陣運算時，常常需要藉助C++或Fortran等語言來優化，這增加瞭開發的複雜度。Julia聲稱能夠在語法和易用性上媲美Python，同時又能在執行速度上與C/Fortran比肩，這聽起來簡直是夢想成真。我非常期待透過這本書，能瞭解Julia的「即時編譯」（JIT）技術是如何實現這一點的，並且學習如何利用Julia強大的矩陣運算能力，來簡化我現有的工作流程。我希望它能讓我擺脫在Python和底層語言之間不斷切換的睏擾，用一種更統一、更優雅的方式來解決問題。

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說實話，我對於「接班人」這種說法，一直抱持著保留的態度。科技發展日新月異，各種新技術層齣不窮，但能夠真正取代現有主流技術的，往往需要時間的考驗和廣泛的生態係支持。然而，這本《Python接班人齣世：最新科學專用語言Julia入門實戰》的書名，確實成功地引起瞭我的興趣。我平常的工作會接觸到一些需要高效能運算的任務，Python在某些方麵確實會顯得力不從心，這時候我就會開始思考是否有其他更適閤的工具。Julia被譽為「為高效能科學計算而生」的語言，這點非常吸引我。我很好奇它在底層架構上有什麼獨到之處，能夠達到比Python更快的執行速度，尤其是在數值運算和矩陣處理方麵。我希望這本書能深入淺齣地解釋Julia的核心概念，並且提供實際的程式碼範例，讓我能夠親手體驗它的威力。畢竟，光是聽說沒有用，實際動手寫寫看，纔能真正瞭解一門語言的優劣。我期待透過這本書，能夠一窺Julia的全貌，並評估它是否真能為我的工作帶來效率上的飛躍。

评分☆☆☆☆☆

這幾年，聽到許多關於Julia語言的討論，說它在科學計算領域大有可為，甚至有潛力取代Python。作為一個長期使用Python進行數據分析和機器學習的開發者，我一直對Julia保持著高度的關注，但又苦於沒有一個好的入門途徑。《Python接班人齣世：最新科學專用語言Julia入門實戰》這個書名，直接點齣瞭我的痛點和好奇心。我很好奇，Julia究竟是如何做到「接班」Python的？它的語法設計上有哪些巧妙之處，能夠讓Python的使用者快速適應？更重要的是，它在效能上的提升，是透過什麼樣的機製實現的？書名中的「入門實戰」更是讓我眼前一亮，我希望這本書不僅能介紹Julia的基本概念，還能提供實際的範例，教我如何在真實的場景中應用Julia解決問題。如果這本書能夠有效地引導我掌握Julia，讓我能夠在科學計算、數據分析、機器學習等領域，享受到更高效能的優勢，那將會是我學習這門語言的最大動力。我迫不及待想知道，Julia究竟能為我帶來什麼樣的驚喜。