来源：PexelsJulia是一种多范式函数式编程语言，主要用于机器学习和统计编程。Python是另一种用于机器学习的多范式编程语言，尽管Python通常被认为是面向对象的。另一方面，Julia更基于函数范式。虽然Julia肯定不如Python流行，但将Julia用于数据科学有一些巨大的好处，使其在许多情况下成为Python的更好选择。1.广泛Python的应用范围很广。很多事情可以用Python完成，但不能用Julia完成。当然，这只是当地语言，因为我们现在所说的通用性，是指语言的通用性。Julia代码在R、Latex、Python和C中普遍可执行，这意味着一个典型的数据科学项目可以编写一次并在包装器中从另一种语言在Julia中本地编译，或者只是发送字符串。PyCall和RCall也很重要。考虑到Julia的严重缺点之一实际上是包，因此在需要时调用Python和R非常方便。PyCall在Julia中实现得非常好，而且做得非常好，非常有用。2.多重分派Julia是一种非常独特的类型语言，有它自己的怪癖和特性，但最酷的特性之一是Julia的多重分派。首先，Julia的多分派速度很快。除此之外，使用Julia的多重分派可以将函数定义应用为结构的属性。不仅如此，使用Julia的多重分派还使函数具有可扩展性。这对包扩展来说是一个很大的好处，因为只要公开了导入方法，用户就可以更改它。显式导入方法并扩展它以将结构路由到新函数将很容易。3.速度不谈速度就很难谈Julia。朱莉娅以速度快而自豪。Julia不同于Python，后者是一种编译型语言，主要是用自己的基础编写的。但是，与C等其他编译型语言不同，Julia是在运行时编译的，而传统语言是在执行前编译的。Julia，尤其是写得好的时候，可以和C一样快，有时甚至更快。Julia使用即时(JIT)编译器，编译速度非常快，尽管它的编译更像是一种解释型语言，而不是像C或Fortran这样的传统低级编译语言。4.包管理器（PackageManager）首先要说的是，Julia的Pkg包管理器是Python的Pip包管理器之上的一个完整世界。Pkg带有自己的REPL和Julia包，可以从中构建、添加、删除和实例化包。由于Pkg与Git的连接，这特别方便。更新很容易，添加包总是很容易，而且通常Pkg总是在PipforPython上可用。5.机器学习中的应用源码：Pexels不同于Python，Julia用于统计和机器学习。Python创建于20世纪90年代初，是一种简单的面向对象语言，尽管从那时起它已经发生了很大变化。鉴于Python的历史和Python的广泛使用（因为它非常流行），使用Julia这种专为高级统计工作设计的语言可以显示出很多好处。另一个Julia比Python略有优势的领域是线性代数。VanillaPython可以通过线性代数，但vanillaJulia可以跨越线性代数。当然，这是因为Python从未打算支持机器学习中的所有矩阵和方程。这对Python来说并不是一件坏事，尤其是与NumPy相比，但就无包体验而言，Julia觉得这种数学更受欢迎。Julia的操作数系统比Python更接近R，这是一个很大的优势。大多数线性代数都更快更容易做。下面给出一个向量点积方程来进一步说明这一点：Python->y=np.dot(array1,array2)R->y<-array1*array2Julia->y=array1.*array2结论来源：它Pexels使用哪种语言并不重要，无论是R、Julia、Python还是Scala。然而，需要注意的是，每种语言都有其缺点，没有一种语言是“完美的语言”。如果您在编程方面多才多艺，从机器学习到GUI再到API，情况尤其如此。有更好的Python包，通常如果项目足够小，我会转向Python，但对于具有数百万个观察值的数据集，使用Python甚至很难读取此类数据。总之，我非常看好Julia的未来。Julia写起来很有趣，未来可能会在数据科学领域变得更有生命力。
