Numpy_Scipy_Pandas对应包

请问,使用那个Julia包替代Numpy, Scipy和Pandas?

Julia的标准库中就有了绝大多数的NumPy的功能,具体的使用可以看这个:

https://cheatsheets.quantecon.org/

JuliaData组织对标数据处理,有DataFrames.jl,CSV.jl很多:

https://github.com/JuliaData

SciPy里的优化、微分方程、插值,FFT等等,有JuMP.jl,DifferentialEquations.jl,Interpolations.jl,FFTW.jl等等,看自己的需求吧

哥,问题是:
人家1个库,大家都知道学习什么内容。
而Julia的需要这么多包,而且中间还有穿插,同一个功能在不同包都有实现。
初学者,还没开始就迷惑了,比如说,我就是这样。

SciPy,NumPy覆盖的领域很多,知识面很广(发展的时间也够久的了(刚刚查了一下SciPy竟然已经发展了20多年了!!!),我觉得也挺好用的),但是我觉得如果你有特殊的专业、性能需求,比如快速求解微分方程,DifferentialEquations.jl专业性明显更强一些,再说了,平时的项目应该也不会同时涉及所有SciPy涵盖的领域吧:rofl:

而且大部分科学计算所需要的基础,特殊矩阵、微分方程、优化、概率等等Julia都有做的很强的生态,Julia用熟了平时有需要查一下看一下文档直接用就行了,如果对各个领域有疑惑感到迷茫可以看一下社区的这个项目:

而且还有一些对Julia包的按领域的分类:

https://github.com/svaksha/Julia.jl

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OK. 谢谢!以后我就在你的RoadMap上查找和反馈。

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