Julia 与其他语言的区别

数，这个参数可以指明数据的维度，除此之外操作相似。比如，让 Julia 中的 A=[[1 2],[3,4]] 和 R 中的 B=rbind(c(1,2),c(3,4))比较会是一个矩阵。 接着 sum(A) 和sum(B)会有相同的结果, 但是 sum(A,1) 是一个包含一列和的行向量，而 sum(A,2) 是一个包含行和的列向量. 如果第二个参数是向量，如 sum(A,[1,2])=10， 需要确保第二参数没有问题。Julia 有许多函数可以修改它们的参数。例如， sort(v) 和 sort!(v) 函数中，带感叹号的可以修改 vcolMeans() 和 rowMeans(), size(m, 1) 和 size(m, 2)在 R 中，需要向量化代码来提高性能。在 Julia 中与之相反：使用非向量化的循环通常效率最高与 R 不同，Julia 中没有延时求值不提供 NULL 类型Julia 中没有与 R 的 assign 或 get 所等价的语句与 Python 的区别对数组、字符串等索引。Julia 索引的下标是从 1 开始，而不是从 0 开始索引列表和数组的最后一个元素时，Julia 使用 end ，Python 使用 -1Julia 中的 Comprehensions （还）没有条件 if 语句for, if, while, 等块的结尾需要 end ；不强制要求缩进排版Julia 没有代码分行的语法：如果在一行的结尾，输入已经是个完整的表达式，就直接执行；否则就继续等待输入。强迫 Julia 的表达式分行的方法是用圆括号括起来Julia 总是以列为主序的（类似 Fortran ），而 numpy 数组默认是以行为主序的（类似 C ）。如果想优化遍历数组的性能，从 numpy 到 Julia 时应改变遍历的顺序。