Juliaという高速プログラミング言語は数理計算が得意
- システム
エンジニア - Juliaというプログラミング言語があるそうですね。
- プロジェクト
マネージャー - はい。JuliaではPythonのライブラリやC言語やFortranのコードを呼び出すこともできるのです。
Juliaというプログラミング言語とは？
Pythonと比べられることが多いJuliaですが、Pythonよりも高速なことで知られ、現在、大注目のプログラミング言語なのです。
また、Juliaは数値計算が得意なプログラミング言語で、今はPythonほどメジャーではありませんが、これからが期待されているプログラミング言語です。
Juliaの利用方法
Juliaの利用方法は公式サイトからexeファイルをダウンロード・インストールし、binフォルダにパスを通せば終わりです。
JuliaはLispなどと同じようにシェルに直接打ち込むインタラクティヴな対話型のプログラミング言語であり、jlファイルとして保存すれば普通にPythonのように扱えます。
Juliaをインストールして付随しているシェルを使うのもいいのですが、パスを通してWindows環境ではPowerShellを使うのが楽です。
JuliaでHello World!
binフォルダにパスを通したならば、PowerShellを「管理者として実行」で立ち上げjuliaと打ち込めばJuliaが起動します。
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PS C:\Users\xxxxx> julia _ _ _ _(_)_ | Documentation: https://docs.julialang.org (_) | (_) (_) | _ _ _| |_ __ _ | Type "?" for help, "]?" for Pkg help. | | | | | | |/ _` | | | | |_| | | | (_| | | Version 1.5.3 (2020-11-09) _/ |\__'_|_|_|\__'_| | Official https://julialang.org/ release |__/ | julia> |
これでJuliaが使えます。それでは「Hello World!」と出力してみましょう。
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julia>println("Hello World!") |
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Hello World! |
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PS C:\(作業フォルダ)> julia .\HelloWorld.jl Hello World! |
変数の宣言
Juliaでの変数の宣言は非常に簡単で、Juliaは自動での型推論が実装されています。
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julia>a = 1 1 julia>b = 1.0 1.0 |
これでa、bが宣言され、それぞれに1、1.0で初期化されます。
if文
プログラミング言語を学ぶ際、分岐処理は必須ですが、Juliaもその例に漏れず分岐処理があり、ここではif文を取り上げます。
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a = 8 if a % 2 == 0 println("Even") elseif a % 2 != 0 println("Odd") end |
上記のソースコードをevenOdd.jlとして保存します。そして、
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PS C:\(作業フォルダ)> julia .\evenOdd.jl Even |
と出力されればOKです。
関数
プログラミング言語、Juliaの関数の定義の仕方を見てみましょう。Juliaではコメントアウトは#でします。
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# function to calculate the volume of a sphere function sphere_vol(r) # julia allows Unicode names (in UTF-8 encoding) # so either "pi" or the symbol π can be used return 4/3*pi*r^3 end # functions can also be defined more succinctly quadratic(a, sqr_term, b) = (-b + sqr_term) / 2a # calculates x for 0 = a*x^2+b*x+c, arguments types can be defined in function definitions function quadratic2(a::Float64, b::Float64, c::Float64) # unlike other languages 2a is equivalent to 2*a # a^2 is used instead of a**2 or pow(a,2) sqr_term = sqrt(b^2-4a*c) r1 = quadratic(a, sqr_term, b) r2 = quadratic(a, -sqr_term, b) # multiple values can be returned from a function using tuples # if the return keyword is omitted, the last term is returned r1, r2 end vol = sphere_vol(3) # @printf allows number formatting but does not automatically append the \n to statements, see below using Printf @printf "volume = %0.3f\n" vol #> volume = 113.097 quad1, quad2 = quadratic2(2.0, -2.0, -12.0) println("result 1: ", quad1) #> result 1: 3.0 println("result 2: ", quad2) #> result 2: -2.0 |
最初の関数 sphere_vol(r)は球体の体積を求めています。次のquadratic(a, sqr_term, b)はsqr_termは未定義です。また、πはpiでJuliaでは定義されています。
三つ目のquadratic2(a::Float64, b::Float64, c::Float64)でのFloat64はパソコンの環境が64ビットということを表しています。ここでsqr_termが定義されています。これをコンパイルすると、
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PS C:\(作業フォルダ)> julia .\functin.jl volume = 113.097 result 1: 3.0 result 2: -2.0 |
となります。
配列
他にも紹介したい物がたくさんあるのですが、機械学習で必ず使うことになる配列を紹介します。
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function printsum(a) # summary generates a summary of an object println(summary(a), ": ", repr(a)) end # arrays can be initialised directly: a1 = [1,2,3] printsum(a1) #> 3-element Array{Int64,1}: [1, 2, 3] # or initialised empty: a2 = [] printsum(a2) #> 0-element Array{Any,1}: Any[] # since this array has no type, functions like push! (see below) don't work # instead arrays can be initialised with a type: a3 = Int64[] printsum(a3) #> 0-element Array{Int64,1}: Int64[] # ranges are different from arrays: a4 = 1:20 printsum(a4) #> 20-element UnitRange{Int64}: 1:20 # however they can be used to create arrays thus: a4 = collect(1:20) printsum(a4) #> 20-element Array{Int64,1}: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, #> 15, 16, 17, 18, 19, 20] # arrays can also be generated from comprehensions: a5 = [2^i for i = 1:10] printsum(a5) #> 10-element Array{Int64,1}: [2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512, 1024] # arrays can be any type, so arrays of arrays can be created: a6 = (Array{Int64, 1})[] printsum(a6) #> 0-element Array{Array{Int64,1},1}: Array{Int64,1}[] # (note this is a "jagged array" (i.e., an array of arrays), not a multidimensional array, # these are not covered here) # Julia provided a number of "Dequeue" functions, the most common # for appending to the end of arrays is push! # ! at the end of a function name indicates that the first argument is updated. push!(a1, 4) printsum(a1) #> 4-element Array{Int64,1}: [1, 2, 3, 4] # push!(a2, 1) would cause error: push!(a3, 1) printsum(a3) #> 1-element Array{Int64,1}: [1] #> 1-element Array{Int64,1}: [1] push!(a6, [1,2,3]) printsum(a6) #> 1-element Array{Array{Int64,1},1}: Array{Int64,1}[[1, 2, 3]] # using repeat() to create arrays # you must use the keywords "inner" and "outer" # all arguments must be arrays (not ranges) a7 = repeat(a1,inner=[2],outer=[1]) printsum(a7) #> 8-element Array{Int64,1}: [1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4] a8 = repeat(collect(4:-1:1),inner=[1],outer=[2]) printsum(a8) #> 8-element Array{Int64,1}: [4, 3, 2, 1, 4, 3, 2, 1] |
各配列の内容はコメントアウトされた英語を読めば分かると思います。これをarray.jlとして保存し、コンパイルすると、
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PS C:\(作業フォルダ)> julia .\array.jl 3-element Array{Int64,1}: [1, 2, 3] 0-element Array{Any,1}: Any[] 0-element Array{Int64,1}: Int64[] 20-element UnitRange{Int64}: 1:20 20-element Array{Int64,1}: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20] 10-element Array{Int64,1}: [2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512, 1024] 0-element Array{Array{Int64,1},1}: Array{Int64,1}[] 4-element Array{Int64,1}: [1, 2, 3, 4] 1-element Array{Int64,1}: [1] 1-element Array{Array{Int64,1},1}: [[1, 2, 3]] 8-element Array{Int64,1}: [1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4] 8-element Array{Int64,1}: [4, 3, 2, 1, 4, 3, 2, 1] |
となります。
- システム
エンジニア - JuliaはPythonとよく似ていますが、Pythonよりも高速なのですね。
- プロジェクト
マネージャー - そうですね。Pythonよりも高速なことで知られていて、現在、大注目のプログラミング言語です。
これからはJuliaの時代が到来
何かとPthonと比較されるプログラミング言語、Juliaですが、Pythonのライブラリがそのまま使えるなど、柔軟性があり、何よりもPythonよりも高速ということで今大注目のプログラミング言語なのです。機械学習の世界ではJuliaの方が優れているといえます。
これからはPythonよりもJuliaの時代が到来すると予想されます。今からプログラミング言語を学ぼうとしている人で機械学習に興味のある方はJuliaを学ぶことをお勧めします。
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