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本篇文章給大家分享的是有關(guān)Julia/Python/Matlab基本語法比較是怎樣的,小編覺得挺實(shí)用的,因此分享給大家學(xué)習(xí),希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲,話不多說,跟著小編一起來看看吧。
相信很多朋友剛開始做算法時(shí)應(yīng)該都是用matlab做理論模型的驗(yàn)證,后來Python又大火,很多小伙伴又爭(zhēng)相學(xué)起來python,可過了沒多久,一個(gè)更牛逼的語言又進(jìn)入了我們的視野--Julia,號(hào)稱是有matlab似的直觀數(shù)學(xué)表達(dá)式,有C的運(yùn)算速度。相信又有不少朋友蠢蠢欲動(dòng)了,而小編發(fā)現(xiàn)在剛開始學(xué)習(xí)某種語言時(shí)或者在多個(gè)語言之間來回切換時(shí),很容易把它的語法跟其他語言搞混,所以今天我們就整理了一份Julia/Python/Matlab三種算法工程師常用的編程語言的基本語法的比較,小伙伴們可以收藏起來,在忘記某個(gè)語法時(shí)拿出來看看。
Python:數(shù)字、字符串、列表、元組、集合、字典
Matlab:數(shù)字、字符串、邏輯值、表、結(jié)構(gòu)體、元胞數(shù)組、函數(shù)句柄
Julia:數(shù)字、字符串、自定義類型(struct/Union/Tuple/Array等)
注:julia 網(wǎng)上很多教程都是針對(duì)0.3版本,跟最新的1.0版有很多語法不太一樣,在學(xué)習(xí)時(shí)最好看julia官方文檔
Python | Matlab | Julia | |
基本操作 | |||
類型 | 動(dòng)態(tài)語言,在運(yùn)行期間才去做數(shù)據(jù)類型檢查,因此無需指定數(shù)據(jù)類,在第一次賦值時(shí)會(huì)將數(shù)據(jù)類型記下 | 動(dòng)態(tài)語言,但可以指定類型,添加類型會(huì)顯著提高性能和系統(tǒng)穩(wěn)定性 | |
值有類型,變量沒有類型 | |||
整數(shù) | 使用方法:x=1 可用x.bit_length()查看x的bit數(shù),python中int型是沒有大小限制的,理論上位寬可以無限大 | 使用方法:x=1 matlab中默認(rèn)都是double類型,也可以用int16(x)將x轉(zhuǎn)為16位有符號(hào)數(shù) | 使用方法:x=1 在64位系統(tǒng)中默認(rèn)是Int64類型的,可用typeof(x)查看x的類型,也可以用Int32(x)將x轉(zhuǎn)成Int32類型 |
浮點(diǎn)數(shù) | 使用方法:x=1.0 float型 | 使用方法:x=1.0 默認(rèn)double型 | 使用方法:x=1.0 在64位系統(tǒng)中默認(rèn)是Float64類型,也可以用Float32(x)將其轉(zhuǎn)換為Float32類型 |
復(fù)數(shù) | x = complex(1,2) x1 = x.real x2 = x.imag | x = 1 + 1i*2 x1 = real(x) x2 = imag(x) | x = 1 + 2im x1 = real(x) x2 = imag(x) |
分?jǐn)?shù) | x = 0.5 x.as_integer_ratio() | x = 0.5 formalt rat | x = 1//2 |
不同進(jìn)制間轉(zhuǎn)換 | x1 = int(0b1010) x2 = int(0x10) x3 = hex(10) x4 = bin(20) | x1 = bin2dec(‘1010’) x2 = hex2dec(‘a(chǎn)’) x3 = dec2hex(10) x4 = dec2bin(10) | x1 = 10 x2 = UInt8(x1) x3 = Int64(x2) Julia中對(duì)于整數(shù)只定義了Int和UInt兩種類型,其中Int用10進(jìn)制表示,UInt用16進(jìn)制表示 |
字符串 | x1 = ‘a(chǎn)’ x2 = ‘a(chǎn)bc’ x3 = “a” x3 = “abcd” 單雙引號(hào)沒有區(qū)別 | x1 = ‘a(chǎn)’ x2 = ‘a(chǎn)bc’ 字符和字符串都用單引號(hào) | x1 = ‘a(chǎn)’ x2 = “abc” 跟C一樣,字符用單引號(hào),字符串用雙引號(hào) |
查看數(shù)據(jù)類型函數(shù) | a = [1,2,3] type(a) <class 'int'> | a = [1,2,3;4,5,6]; class(a) double | a = rand(3,3) typeof(a) Array(Float64,2) |
矩陣操作(Julia在矩陣操作方面跟MATLAB基本類似,函數(shù)用法也基本一致) | |||
矩陣 合并 | x = np.ones((2,3)) y = np.zeros((2,3)) np.hstack((x,y)) np.vstack((x,y)) | x = ones(2,3) y = zeros(2,3) [x,y]或[x y] [x;y] | x = ones(2,3) y = zeros(2,3) [x y] [x;y] 注:[x,y]是矩陣直接拼接,并不是將矩陣內(nèi)的元素拼接 |
矩陣索引 | x的索引從0開始 | x的索引從1開始 | x的索引從1開始 |
矩陣維度 | x.shape | size(x) | size(x) |
矩陣求和 | x.sum() | sum(x) | sum(x) |
函數(shù)操作 | |||
函數(shù) 定義 | def f1(x): return x,x+1 | function [y1,y2] = f1(x) y1 = x; y2 = x + 1; end | function f1(x) x,x+1 end 簡(jiǎn)單形式: f(x,y) = x + y julia特殊用法: +(1,2,3)結(jié)果為6 |
匿名函數(shù) 多與map/filter等聯(lián)用 | f = lambda x,y:x+y f(2,3) filter(lambda x:x+3,[1,2,3,4]) | f=@(x,y)x+y f(2,3) | map(x->x+1,[1,2,3]) |
不定長(zhǎng)參數(shù) (默認(rèn)參數(shù)和關(guān)鍵值參數(shù)用法相同) | *表示不定長(zhǎng)參數(shù)為list **表示不定長(zhǎng)參數(shù)為dict def f1(*arg1,**arg2) print(arg1) print(arg2) f1(1,2,a=[1,2,3],b=9) | 函參中varargin表示變量個(gè)數(shù) function f1(varargin) for i=1:numel(varargin) disp(varargin{i}) end f1(1,’abc’,345) | function f(x...) r1 = length(x) r2 = x[r1] return r1,r2 end print(f(1,2,3,4)) |
參數(shù)類型 | 無需指定,在函數(shù)調(diào)用時(shí)才會(huì)得到參數(shù)類型 | 無需指定,在函數(shù)調(diào)用時(shí)才會(huì)得到參數(shù)類型 | 可以不指定,也可以指定 function f1(x::Int64) end |
控制流 | |||
條件語句 | if flag<0: a = -1 elif: a = 0 else: a = 1 | if flag<=0 a = -1 elseif flag==0 a = 0 else a = 1 end | if flag<=0 a = -1 elseif flag==0 a = 0 else a = 1 end |
while語句 | while a<5: … | while a<5 … end | while a<5 … end |
for語句 | for i in range(10): … | for i = 0:9 … end | for i = 0:9 … end for k in [1,2,3,4] println(k) end |
以上就是Julia/Python/Matlab基本語法比較是怎樣的,小編相信有部分知識(shí)點(diǎn)可能是我們?nèi)粘9ぷ鲿?huì)見到或用到的。希望你能通過這篇文章學(xué)到更多知識(shí)。更多詳情敬請(qǐng)關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。
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