Julia100本ノック

Julia vs Python: ビットコインオプションのモンテカルロシミュレーションに引き続き、100 numpy exercisesという、面白いnumpyの練習問題があったのでそれのJulia版を作成しました。
実際には46個しかないのと、numpyの便利関数がなくて挫折したものとかいくつかありますが、pythonistaな方々はオリジナルと比較してJuliaの世界に来ていただければ楽しいのではないかと思います。

この話で得たものをまとめて、JuliaTokyo #1 - connpassで発表してこようと思います。
コードは最後にgistのを貼るとして、発表するための雑感をメモしておきます。

調べるべき所

numpy, matlabとの比較

  • matlab, numpyは歴史があるため充実した便利機能が沢山あることを実感

  • Matlabはおろか、Pythonよりストイックな感じ

    • 「Matlabである○○はありませんか?」「No!それ高速に処理できないだろ!」
    • “removed pascal(matlabであった関数)”
    • 「これあると便利だと思うんだけど」「IMHO 一つのことを複数のやり方でやれるのはどうかと思う」
  • たまに、独自の関数名をつけてきて辛い

    • argmaxならわかるのにindmaxってなんだよ(2014/06/22追記:argmaxにrenameされそうな動きがあるようです)

code

[2014/06/22追記]

[2014/06/24追記]

  • MLに投稿しました。結構array comprehension使えという話が多く、vectorizeしない方がいいんだよ!というツッコミが新鮮です

https://gist.github.com/chezou/5ec41ba0114370b05dcc

Aki Ariga
Aki Ariga
Machine Learning Engineer

Interested in Machine Learning, ML Ops, and Data driven business. If you like my blog post, I’m glad if you can buy me a tea 😉

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