Julia中常用的庫有什么

Julia中常用的庫有什么，針對這個(gè)問題，這篇文章詳細(xì)介紹了相對應(yīng)的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個(gè)問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

1.統(tǒng)計(jì)學(xué)庫

• Statistics

統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)的庫，因?yàn)镴ulia中是沒有mean和var這種常用的函數(shù)的，需要從Statistics中導(dǎo)入 

• StatsBase

StatsBase，也是統(tǒng)計(jì)學(xué)的庫，同樣包含了很多常用的統(tǒng)計(jì)學(xué)函數(shù) 

2.繪圖

• Plots，官方推薦的繪圖庫，功能非常強(qiáng)大，配合portfoliocomposition能夠畫出代碼量少而且有內(nèi)容豐富的圖片

• 快速繪圖工具 GR，繪圖速度快，在畫一些簡單圖形時(shí)很有優(yōu)勢

• 科學(xué)計(jì)算繪圖工具Gadfly，可以方便地繪出DataFrame中的數(shù)據(jù)

• PyPlot，基于Python中matplotlib的繪圖工具，對于熟悉matplotlib的同學(xué)來說，上手毫無壓力

3.IO操作

• DelimitedFiles，可以直接把矩陣寫入到文件中，不需要再用for遍歷的方式讀寫文件

• CSV，讀寫csv文件，不用多說

• JLD2，JLD2是JLD格式的改進(jìn)，也是一種HDF5格式，Julia官方推薦的文件讀寫格式 

4.科學(xué)計(jì)算

• DataFrames，科學(xué)計(jì)算必用的庫，同Python中的DataFrame

• RDatasets，科學(xué)計(jì)算數(shù)據(jù)集，包括很多現(xiàn)成的可供我們做算法研究的數(shù)據(jù)集，比如iris

• Distributions，跟概率分布相關(guān)的庫

• MultivariateStats，多維數(shù)據(jù)分析庫，包含PCA（Principal Component Analysis）方法

• MLBase，機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)庫，不包含任何機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，但為機(jī)器學(xué)習(xí)提供很多的必要工具，比如Cross validation等

• DecisionTree，決策樹算法庫，里面也包含隨機(jī)森林算法，AdaBoost算法

• LIBSVM，SVM算法

• GLM, GLMNet，線性回歸算法

• Clustering，數(shù)據(jù)分類算法，包含我們最常用的K-means

• TimeSeries，時(shí)間序列庫

關(guān)于Julia中常用的庫有什么問題的解答就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道了解更多相關(guān)知識。