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once upon a time,

Iris Tradをビール片手に聞くのが好きなエンジニアが、機械学習やRubyにまつわる話を書きます

Julia100本ノック

program

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