かえるるる(@kaeru_nantoka)です。
今回は julia 言語を Jupyter notebook 上で扱えるよう環境構築をしたので備忘として残しておきます。
環境 **
PC : MacBook Air
OS : macOS High Sierra ver 10.13.6
参考URLs **
julia-doc-ja
https://julia-doc-ja.readthedocs.io/ja/latest/manual/getting-started.html
Julia-doc : ~ install
https://julialang.org/downloads/platform.html#macos
blog 記事 ( ystt 氏 )
https://ystt.hatenablog.com/entry/2018/08/11/141132
how to **
$ brew cask install julia $ julia
bash 上で上記コマンドを叩きます。
私の場合は、install した時点で環境変数に登録されていましたので、
すぐに $ Julia でインタラクティブ・セッションに入れました。
julia > ] (v1.0) pkg > add Conda#master (v1.0) pkg > add IJulia
julia > のモードに入ったら、] を叩きます。
するとさらにモードが変わるので、残りのコマンドを叩いて完了です。
$ jupyter notebook
比べてみる **
julia の特徴はとにかく計算が高速らしいです。
中学校で習うレベルの簡単な計算問題を for 文で回してみました。
まずは、 python
import time from tqdm import tqdm start = time.time() def f(x): y = 2 * x + 1 return 3 * y for i in tqdm(range(50001)): print (f(i)) end = time.time() print("{} sec".format(end - start))
約6.5 sec ... 微妙...100万ループとか気合いの入ったコード書けばよかったですね笑（チキってしまいました。）
それでは、次に julia
@time for i in 1:50000;f(x) = 3(2x+1);println(f(i)); end
約1.4 sec 4~5倍も差がついてますね。早いです。
そしてちゃっかり、julia の別な特徴である
「数式をそのままかける（ものもある）」
を盛り込みました。
数式チックにかけると言っても、数字がカッコの後ろに来てはいけないなどの簡単なルールがあります。
感想 **
環境構築が簡単 & kaggler だと馴染みの深い人も多かろう Jupyter notebook で実験できるのはとっつきやすいなーという印象でした。
計算の速さを活かして kaggle の前処理なんかに使えていけたらなと思っております。
ちなみに、Jupyter notebook の ju は julia の頭文字らしいです。
https://en.wikipedia.org/wiki/Project_Jupyter
それでは、ありがとうございました。
