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：
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
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：
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OK. 谢谢！以后我就在你的RoadMap上查找和反馈。