与其他语言的显著差异

与 MATLAB 的显著差异

虽然 MATLAB 用户可能会发现 Julia 的语法很熟悉,但 Julia 不是 MATLAB 的克隆。 它们之间存在重大的语法和功能差异。 以下是一些可能会使习惯于 MATLAB 的 Julia 用户感到困扰的显著差异:

  • Julia 数组使用方括号 A[i,j] 进行索引。
  • Julia 数组在分配给另一个变量时不会被复制。 在A = B之后,改变B的元素也会改变A的元素。
  • Julia 的值在向函数传递时不发生复制。如果某个函数修改了数组,这一修改对调用者是可见的。
  • Julia 不会在赋值语句中自动增长数组。 而在 MATLAB 中 a(4) = 3.2 可以创建数组 a = [0 0 0 3.2],而 a(5) = 7 可以将它增长为 a = [0 0 0 3.2 7]。如果 a 的长度小于 5 或者这个语句是第一次使用标识符 a,则相应的 Julia 语句 a[5] = 7 会抛出错误。Julia 使用 push!append! 来增长 Vector,它们比 MATLAB 的 a(end+1) = val 更高效。
  • 虚数单位 sqrt(-1) 在 Julia 中表示为 im,而不是在 MATLAB 中的 ij
  • 在 Julia 中,没有小数点的数字字面量(例如 42)会创建整数而不是浮点数。也支持任意大整数字面量。因此,某些操作(如 2^-1)将抛出 domain error,因为结果不是整数(有关的详细信息,请参阅常见问题中有关 domain errors 的条目)。 在 Julia 中,没有小数点的数字字面量(例如 42)会创建整数而不是浮点数。因此,某些操作会因为需要浮点数而抛出 domain error;例如 julia > a = -1; 2^a ,因为结果不是整数了。请参阅常见问题中有关 domain errors 的条目)。
  • 在 Julia 中,能返回多个值并将其赋值为元组,例如 (a, b) = (1, 2)a, b = 1, 2。 在 Julia 中不存在 MATLAB 的 nargout,它通常在 MATLAB 中用于根据返回值的数量执行可选工作。取而代之的是,用户可以使用可选参数和关键字参数来实现类似的功能。
  • Julia 拥有真正的一维数组。列向量的大小为 N,而不是 Nx1。例如,rand(N) 创建一个一维数组。
  • 在 Julia 中,[x,y,z] 将始终构造一个包含xyz 的 3 元数组。
    • 要在第一个维度(「垂直列」)中连接元素,请使用 vcat(x,y,z) 或用分号分隔([x; y; z])。
    • 要在第二个维度(「水平行」)中连接元素,请使用 hcat(x,y,z) 或用空格分隔([x y z])。
    • 要构造分块矩阵(在前两个维度中连接元素),请使用 hvcat 或组合空格和分号([a b; c d])。
  • 在 Julia 中,a:ba:b:c 构造 AbstractRange 对象。使用 collect(a:b) 构造一个类似 MATLAB 中完整的向量。通常,不需要调用 collect。在大多数情况下,AbstractRange 对象将像普通数组一样运行,但效率更高,因为它是懒惰求值。这种创建专用对象而不是完整数组的模式经常被使用,并且也可以在诸如 range 之类的函数中看到,或者在诸如 enumeratezip 之类的迭代器中看到。特殊对象大多可以像正常数组一样使用。
  • Julia 中的函数返回其最后一个表达式或 return 关键字的值而无需在函数定义中列出要返回的变量的名称(有关详细信息,请参阅 return 关键字)。
  • Julia 脚本可以包含任意数量的函数,并且在加载文件时,所有定义都将在外部可见。可以从当前工作目录之外的文件加载函数定义。
  • 在 Julia 中,例如 sumprodmax 的归约操作会作用到数组的每一个元素上,当调用时只有一个函数,例如 sum(A),即使 A 并不只有一个维度。
  • 在 Julia 中,调用无参数的函数时必须使用小括号,例如 rand()
  • Julia 不鼓励使用分号来结束语句。语句的结果不会自动打印(除了在 REPL 中),并且代码的一行不必使用分号结尾。println 或者 @printf 能用来打印特定输出。
  • 在 Julia 中,如果 AB 是数组,像 A == B 这样的逻辑比较运算符不会返回布尔值数组。相反地,请使用 A .== B。对于其他的像是 <> 的布尔运算符同理。
  • 在 Julia 中,运算符&|xor)进行按位操作,分别与MATLAB中的andorxor 等价,并且优先级与 Python 的按位运算符相似(不像 C)。他们可以对标量运算或者数组中逐元素运算,可以用来合并逻辑数组,但是注意运算顺序的区别:括号可能是必要的(例如,选择 A 中等于 1 或 2 的元素可使用 (A .== 1) .| (A .== 2))。
  • 在 Julia 中,集合的元素可以使用 splat 运算符 ... 来作为参数传递给函数,如 xs=[1,2]; f(xs...)
  • Julia 的 svd 将奇异值作为向量而非密集对角矩阵返回。
  • 在 Julia 中,... 不用于延续代码行。不同的是,Julia 中不完整的表达式会自动延续到下一行。
  • 在 Julia 和 MATLAB 中,变量 ans 被设置为交互式会话中提交的最后一个表达式的值。在 Julia 中与 MATLAB 不同的是,当 Julia 代码以非交互式模式运行时并不会设置 ans
  • Julia 的 struct 不支持在运行时动态地添加字段,这与 MATLAB 的 class 不同。 如需支持,请使用 Dict。Julia 中的字典不是有序的。
  • 在 Julia 中,每个模块有自身的全局作用域/命名空间,而在 MATLAB 中只有一个全局作用域。
  • 在 MATLAB 中,删除不需要的值的惯用方法是使用逻辑索引,如表达式 x(x>3) 或语句 x(x>3) = [] 来 in-place 修改 x。相比之下,Julia 提供了更高阶的函数 filterfilter!,允许用户编写 filter(z->z>3, x)filter!(z->z>3, x) 来代替相应直译 x[x.>3]x = x[x.>3]。使用 filter! 可以减少临时数组的使用。
  • 类似于提取(或「解引用」)元胞数组的所有元素的操作,例如 MATLAB 中的 vertcat(A{:}),在 Julia 中是使用 splat 运算符编写的,例如 vcat(A...)
  • 在 Julia 中,adjoint 函数执行共轭转置;在 MATLAB 中,adjoint 提供了经典伴随,它是余子式的转置。
  • 在 Julia 中,a^b^c 被认为是 a^(b^c) 而在 MATLAB 中它是 (a^b)^c。

与 R 的显著差异

Julia 的目标之一是为数据分析和统计编程提供高效的语言。对于从 R 转到 Julia 的用户来说,这是一些显著差异:

  • Julia 的单引号封闭字符,而不是字符串。

  • Julia 可以通过索引字符串来创建子字符串。在 R 中,在创建子字符串之前必须将字符串转换为字符向量。

  • 在 Julia 中,与 Python 相同但与 R 不同的是,字符串可由三重引号 """ ... """ 创建。此语法对于构造包含换行符的字符串很方便。

  • 在 Julia 中,可变参数使用 splat 运算符 ... 指定,该运算符总是跟在具体变量的名称后面,与 R 的不同,R 的 ... 可以单独出现。

  • 在 Julia 中,模数是 mod(a, b),而不是 a %% b。Julia 中的 % 是余数运算符。

  • 在 Julia 中,并非所有数据结构都支持逻辑索引。此外,Julia 中的逻辑索引只支持长度等于被索引对象的向量。例如:

    • 在 R 中,c(1, 2, 3, 4)[c(TRUE, FALSE)] 等价于 c(1, 3)
    • 在 R 中,c(1, 2, 3, 4)[c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE)] 等价于 c(1, 3)
    • 在 Julia 中,[1, 2, 3, 4][[true, false]] 抛出 BoundsError
    • 在 Julia 中,[1, 2, 3, 4][[true, false, true, false]] 产生 [1, 3]
  • 与许多语言一样,Julia 并不总是允许对不同长度的向量进行操作,与 R 不同,R 中的向量只需要共享一个公共的索引范围。例如,c(1, 2, 3, 4) + c(1, 2) 是有效的 R,但等价的 [1, 2, 3, 4] + [1, 2] 在 Julia 中会抛出一个错误。

  • 在逗号不改变代码含义时,Julia 允许使用可选的尾随括号。在索引数组时,这可能在 R 用户间造成混淆。例如,R 中的 x[1,] 将返回矩阵的第一行;但是,在 Julia 中,引号被忽略,于是 x[1,] == x[1],并且将返回第一个元素。要提取一行,请务必使用 :,如 x[1,:]

  • Julia 的 map 首先接受函数,然后是该函数的参数,这与 R 中的 lapply(<structure>, function, ...) 不同。类似地,R 中的 apply(X, MARGIN, FUN, ...) 等价于 Julia 的 mapslices,其中函数是第一个参数。

  • R 中的多变量 apply,如 mapply(choose, 11:13, 1:3),在 Julia 中可以编写成 broadcast(binomial, 11:13, 1:3)。等价地,Julia 提供了更短的点语法来向量化函数 binomial.(11:13, 1:3)

  • Julia 使用 end 来表示条件块(如 if)、循环块(如 while/for)和函数的结束。为了代替单行 if ( cond ) statement,Julia 允许形式为 if cond; statement; endcond && statement!cond || statement 的语句。后两种语法中的赋值语句必须显式地包含在括号中,例如 cond && (x = value),这是因为运算符的优先级。

  • 在 Julia 中,<-, <<--> 不是赋值运算符。

  • Julia 的 -> 创建一个匿名函数。

  • Julia 使用括号构造向量。Julia 的 [1, 2, 3] 等价于 R 的 c(1, 2, 3)

  • Julia 的 * 运算符可以执行矩阵乘法,这与 R 不同。如果 AB 都是矩阵,那么 A * B 在 Julia 中表示矩阵乘法,等价于 R 的 A %*% B。在 R 中,相同的符号将执行逐元素(Hadamard)乘积。要在 Julia 中使用逐元素乘法运算,你需要编写 A .* B

  • Julia 使用 transpose 函数来执行矩阵转置,使用 ' 运算符或 adjoint 函数来执行共轭转置。因此,Julia 的 transpose(A) 等价于 R 的 t(A)。另外,Julia 中的非递归转置由 permutedims 函数提供。

  • Julia 在编写 if 语句或 for/while 循环时不需要括号:请使用 for i in [1, 2, 3] 代替 for (int i=1; i <= 3; i++),以及 if i == 1 代替 if (i == 1)

  • Julia 不把数字 01 视为布尔值。在 Julia 中不能编写 if (1),因为 if 语句只接受布尔值。相反,可以编写 if trueif Bool(1)if 1==1

  • Julia 不提供 nrowncol。相反,请使用 size(M, 1) 代替 nrow(M) 以及 size(M, 2) 代替 ncol(M)

  • Julia 仔细区分了标量、向量和矩阵。在 R 中,1c(1) 是相同的。在 Julia 中,它们不能互换地使用。

  • Julia 的 diagdiagm 与 R 的不同。

  • Julia 赋值操作的左侧不能为函数调用的结果:你不能编写 diag(M) = fill(1, n)

  • Julia 不鼓励使用函数填充主命名空间。Julia 的大多数统计功能都可在 JuliaStats 组织中找到。例如:

  • Julia 提供了元组和真正的哈希表,但不提供 R 风格的列表。在返回多个项时,通常应使用元组或具名元组:请使用 (1, 2)(a=1, b=2) 代替 list(a = 1, b = 2)

  • Julia 鼓励用户编写自己的类型,它比 R 中的 S3 或 S4 对象更容易使用。Julia 的多重派发系统意味着 table(x::TypeA)table(x::TypeB) 类似于 R 的 table.TypeA(x)table.TypeB(x)

  • Julia 的值在向函数传递时不发生复制。如果某个函数修改了数组,这一修改对调用者是可见的。这与 R 非常不同,允许新函数更高效地操作大型数据结构。

  • 在 Julia 中,向量和矩阵使用 hcatvcathvcat 拼接,而不是像在 R 中那样使用 crbindcbind

  • 在 Julia 中,像 a:b 这样的 range 不是 R 中的向量简写,而是一个专门的 AbstractRange 对象,该对象用于没有高内存开销地进行迭代。要将 range 转换为 vector,请使用 collect(a:b)

  • Julia 的 maxmin 分别等价于 R 中的 pmaxpmin,但两者的参数都需要具有相同的维度。虽然 maximumminimum 代替了 R 中的 maxmin,但它们之间有重大区别。

  • Julia 的 sumprodmaximumminimum 与它们在 R 中的对应物不同。它们都接受一个可选的关键字参数 dims,它表示执行操作的维度。例如,在 Julia 中令 A = [1 2; 3 4],在 R 中令 B <- rbind(c(1,2),c(3,4)) 是与之相同的矩阵。然后 sum(A) 得到与 sum(B) 相同的结果,但 sum(A, dims=1) 是一个包含每一列总和的行向量,sum(A, dims=2) 是一个包含每一行总和的列向量。这与 R 的行为形成了对比,在 R 中,单独的 colSums(B)rowSums(B) 提供了这些功能。如果 dims 关键字参数是向量,则它指定执行求和的所有维度,并同时保持待求和数组的维数,例如 sum(A, dims=(1,2)) == hcat(10)。应该注意的是,没有针对第二个参数的错误检查。

  • Julia 具有一些可以改变其参数的函数。例如,它具有 sortsort!

  • 在 R 中,高性能需要向量化。在 Julia 中,这几乎恰恰相反:性能最高的代码通常通过去向量化的循环来实现。

  • Julia 是立即求值的,不支持 R 风格的惰性求值。对于大多数用户来说,这意味着很少有未引用的表达式或列名。

  • Julia 不支持 NULL 类型。最接近的等价物是 nothing,但它的行为类似于标量值而不是列表。请使用 x === nothing 代替 is.null(x)

  • 在 Julia 中,缺失值由 missing 表示,而不是由 NA 表示。请使用 ismissing(x)(或者在向量上使用逐元素操作 ismissing.(x))代替 isna(x)。通常使用 skipmissing 代替 na.rm=TRUE(尽管在某些特定情况下函数接受 skipmissing 参数)。

  • Julia 缺少 R 中的 assignget 的等价物。

  • 在 Julia 中,return 不需要括号。

  • 在 R 中,删除不需要的值的惯用方法是使用逻辑索引,如表达式 x[x>3] 或语句 x = x[x>3] 来 in-place 修改 x。相比之下,Julia 提供了更高阶的函数 filterfilter!,允许用户编写 filter(z->z>3, x)filter!(z->z>3, x) 来代替相应直译 x[x.>3]x = x[x.>3]。使用 filter! 可以减少临时数组的使用。

与 Python 的显著差异

  • Julia 的 for, if, while 等语句块都以 end 关键字结束。代码的缩进不像在 Python 中那样重要。Julia 也没有 pass 关键字。
  • Julia 中的字符串使用双引号构造,如 "text",也可以使用三引号构造多行字符串。而在 Python 中可以使用单引号('text')或者双引号("text")。单引号在 Julia 中用来表示单个字符,例如 'c'
  • 在 Julia 中字符串的拼接使用 *,而不是像 Python 一样使用 +。类似的,字符串重复多次 Julia 使用 ^ 而不是 *。Julia 也不支持隐式的字符串拼接,例如 Python 中的 'ab' 'cd' == 'abcd'
  • Python 列表——灵活但缓慢——对应于 Julia 的 Vector{Any} 类型或更一般的 Vector{T},其中 T 是一些非具体元素类型。 “快”的数组,如 NumPy 数组,它们就地存储元素(即,dtypenp.float64[('f1', np.uint64), ('f2', np.int32)], 等)可以用 Array{T} 表示,其中 T 是一个具体的、不可变的元素类型。 这包括内置类型,如 Float64Int32Int64,也包括更复杂的类型,如 Tuple{UInt64,Float64} 和许多用户定义的类型。
  • 在 Julia 中,数组、字符串等的索引从 1 开始,而不是从 0 开始。
  • Julia 里的切片包含最后一个元素。Julia 里的 a[2:3] 等同于 Python 中的 a[1:3]
  • Julia 不支持负数索引。特别地,列表或数组的最后一个元素在 Julia 中使用 end 索引,而不像在 Python 中使用 -1
  • Julia 的索引必须写全。Python 中的 x[1:] 等价于 Julia 中的 x[2:end]
  • Julia 的范围语法为 x[start:step:stop],而 Python 的格式为 x[start:(stop+1):step]

因此 Python 中的 x[0:10:2] 等价于 Julia 里的 x[1:2:10]。类似的 Python 中的反转数组 x[::-1] 等价于 Julia 中的 x[end:-1:1]

  • 在 Julia 中队一个矩阵取索引 X[[1,2], [1,3]] 返回一个子矩阵,它包含了第一和第二行与第一和第三列的交集。

在 Python 中 X[[1,2], [1,3]] 返回一个向量,它包含索引 [1,1][2,3] 的值。Julia 中的 X[[1,2], [1,3]] 等价于 Python 中的 X[np.ix_([0,1],[0,2])]。Python 中的 X[[1,2], [1,3]] 等价于 Julia 中的 X[[CartesianIndex(1,1), CartesianIndex(2,3)]]

  • Julia 没有用来续行的语法:如果在行的末尾,到目前为止的输入是一个完整的表达式,则认为其已经结束;否则,认为输入继续。强制表达式继续的一种方式是将其包含在括号中。
  • 默认情况下,Julia 数组是列优先(Fortran 排序),而 NumPy 数组是行优先(C 排序)。为了在循环数组时获得最佳性能,Julia 中的循环顺序应相对于 NumPy 颠倒(请参阅性能提示的相关部分)。
  • Julia 的更新运算符(例如 +=-=,···)是非原位操作(not in-place),而 Numpy 的是。这意味着 A = [1, 1]; B = A; B += [3, 3] 不会改变 A 中的值,而将名称 B 重新绑定到右侧表达式 B = B + 3 的结果,这是一个新的数组。对于 in-place 操作,使用 B .+= 3(另请参阅 dot operators)、显式的循环或者 InplaceOps.jl
  • Julia 的函数在调用时,每次都对默认参数重新求值,不像 Python 只在函数定义时对默认参数求一次值。

举例来说:Julia 的函数 f(x=rand()) = x 在无参数调用时(f()),每次都会返回不同的随机数。 另一方面,函数 g(x=[1,2]) = push!(x,3) 无参数调用时 g(),永远返回 [1,2,3]

  • 在 Julia 中,必须使用关键字来传递关键字参数,这与 Python 中通常可以按位置传递它们不同。尝试按位置传递关键字参数会改变方法签名,从而导致 MethodError 或调用错误的方法。
  • 在 Julia 中,% 是余数运算符,而在 Python 中是模运算符。

(译注:二者在参数有负数时有区别)

  • 在 Julia 中,常用的整数类型 Int 对应机器的整数类型,Int32Int64。不像 Python 中的整数 int 是任意精度的。这意味着 Julia 中默认的整数类型会溢出,因此 2^64 == 0。如果你要表示一个大数,请选择一个合适的类型。如:Int128、任意精度的 BigInt 或者浮点类型 Flost64
  • Julia 中虚数单位 sqrt(-1)im,而不是 Python 中的 j
  • Julia 中指数是 ^,而不是 Python 中的 **
  • Julia 使用 Nothing 类型的实例 nothing 代表空值(null),而不是 Python 中 NoneType 类的 None
  • 在 Julia 中,标准的运算符作用在矩阵上就得到矩阵操作,不像 Python 标准运算符默认是逐元素操作。当 A 和 B 都是矩阵时,A * B 在 Julia 中代表着矩阵乘法,而不是 Python 中的逐元素相乘。即:Julia 中的 A * B 等同于 Python 的 A @ B;Python 中的 A * B 等同于 Julia 中的 A .* B
  • Julia 中的伴随操作符 ' 返回向量的转置(一种行向量的懒惰表示法)。Python 中对向量执行 .T 返回它本身(没有效果)。
  • 在Julia中,一个函数可能包含多个具体实现(称为方法),与Python中的函数相比,这些实现是根据调用的所有参数的类型通过多重派发选择的,它只有一个实现,没有多态性(与Python方法调用相反,Python方法调用使用不同的语法,并允许在方法的接收者上进行派发)。
  • Julia 没有类(class),取而代替的是结构体(structures),可以是可变的或不可变的,它们只包含数据而不包含方法。
  • 在 Python 中调用类实例的方法 (x = MyClass(*args); x.f(y)) 对应于 Julia 中的函数调用,例如 x = MyType(args...); f(x, y)。 总的来说,多重派发比 Python 类系统更灵活和强大。
  • Julia 的结构体有且只能有一个抽象超类型(abstract supertype),而 Python 的类可以纪成一个或多个、抽象或具体的超类(superclasses)。
  • 逻辑 Julia 程序结构(包和模块)独立于文件结构(include 用于附加文件),而 Python 代码结构由目录(包)和文件(模块)定义。
  • Julia 中的三元运算符 x > 0 ? 1 : -1 对应于 Python 中的条件表达式 1 if x > 0 else -1
  • Julia 中以 @ 开头的符号是宏(macro),而 Python 中是装饰器(decorator)。
  • Julia 的异常处理使用 trycatchfinally,而不是 Python 的 tryexceptfinally。与 Python 不同的是,因为性能的原因,Julia 不推荐在正常流程中使用异常处理。
  • Julia 的循环很快,所以没必要手动向量化(vectorized)。
  • 小心 Julia 中的非常量全局变量,尤其它出现在循环中时。因为你在 Julia 中可以写出贴近硬件的代码,这时使用全局变量的影响非常大(参见性能建议
  • Python 中大多数的值都能用在逻辑运算中。例如:if "a" 永真,if "" 恒假。在 Julia 中你只能使用布尔类型的值,或者显示的将其他值转为布尔类型,否则就会抛出异常。例如当你想测试字符串是否为空是,请使用 if !isempty("")
  • 在 Julia 中大多数代码块都会引入新的本地作用域(local scope)。例如:循环和异常处理的 try — catch — finally。注意:列表推断(comprehensions)与生成器在 Julia 和 Python 中都会引入新的作用域;而 if 分支则都不会引入。

与 C/C++ 的显著差异

  • Julia 的数组由方括号索引,方括号中可以包含不止一个维度 A[i,j]。这样的语法不仅仅是像 C/C++ 中那样对指针或者地址引用的语法糖,参见关于数组构造的语法的 Julia 文档
  • 在 Julia 中,数组、字符串等的索引从 1 开始,而不是从 0 开始。
  • Julia 的数组在赋值给另一个变量时不发生复制。执行 A = B 后,改变 B 中元素也会修改 A。像 += 这样的更新运算符不会以 in-place 的方式执行,而是相当于 A = A + B,将左侧绑定到右侧表达式的计算结果上。
  • Julia 的数组是列优先的(Fortran 顺序),而 C/C++ 的数组默认是行优先的。要使数组上的循环性能最优,在 Julia 中循环的顺序应该与 C/C++ 相反(参见 性能建议)。
  • Julia 的值在赋值或向函数传递时不发生复制。如果某个函数修改了数组,这一修改对调用者是可见的。
  • 在 Julia 中,空格是有意义的,这与 C/C++ 不同,所以向 Julia 程序中添加或删除空格时必须谨慎。
  • 在 Julia 中,没有小数点的数值字面量(如 42)生成有符号整数,类型为 Int,但如果字面量太长,超过了机器字长,则会被自动提升为容量更大的类型,例如 Int64(如果 IntInt32)、Int128,或者任意精度的 BigInt 类型。不存在诸如 L, LL, U, UL, ULL 这样的数值字面量后缀指示无符号和/或有符号与无符号。十进制字面量始终是有符号的,十六进制字面量(像 C/C++ 一样由 0x 开头)是无符号的。另外,十六进制字面量与 C/C++/Java 不同,也与 Julia 中的十进制字面量不同,它们的类型取决于字面量的长度,包括开头的 0。例如,0x00x00 的类型是 UInt80x0000x0000 的类型是 UInt16。同理,字面量的长度在 5-8 之间,类型为 UInt32;在 9-16 之间,类型为 UInt64;在 17-32 之间,类型为 UInt128。当定义十六进制掩码时,就需要将这一问题考虑在内,比如 ~0xf == 0xf0~0x000f == 0xfff0 完全不同。64 位 Float64 和 32 位 Float32 的字面量分别表示为 1.01.0f0。浮点字面量在无法被精确表示时舍入(且不会提升为 BigFloat 类型)。浮点字面量在行为上与 C/C++ 更接近。八进制(前缀为 0o)和二进制(前缀为 0b)也被视为无符号的。
  • 在 Julia 中,当两个操作数都是整数类型时,除法运算符 / 返回一个浮点数。 要执行整数除法,请使用 div÷
  • 使用浮点类型索引数组在 Julia 中通常是错误的。 C 表达式 a[i / 2] 的 Julia 等价写法是 a[i ÷ 2 + 1],其中 i 是整数类型。
  • 字符串字面量可用 """" 分隔,用 """ 分隔的字面量可以包含 " 字符而无需像 "\"" 这样来引用它。字符串字面量可以包含插入其中的其他变量或表达式,由 $variablename$(expression) 表示,它在该函数所处的上下文中计算变量名或表达式。
  • // 表示 Rational 数,而非单行注释(其在 Julia 中是 #
  • #= 表示多行注释的开头,=# 结束之。
  • Julia 中的函数返回其最后一个表达式或 return 关键字的值。可以从函数中返回多个值并将其作为元组赋值,如 (a, b) = myfunction()a, b = myfunction(),而不必像在 C/C++ 中那样必须传递指向值的指针(即 a = myfunction(&b))。
  • Julia 不要求使用分号来结束语句。表达式的结果不会自动打印(除了在交互式提示符中,即 REPL),且代码行不需要以分号结尾。println@printf 可用于打印特定输出。在 REPL 中,; 可用于抑制输出。;[ ] 中也有不同的含义,需要注意。; 可用于在单行中分隔表达式,但在许多情况下不是绝对必要的,更经常是为了可读性。
  • 在 Julia 中,运算符 xor)执行按位 XOR 操作,即 C/C++ 中的 ^。此外,按位运算符不具有与 C/C++ 相同的优先级,所以可能需要括号。
  • Julia 的 ^ 是取幂(pow),而非 C/C++ 中的按位 XOR(在 Julia 中请使用 xor
  • Julia 有两个右移运算符,>>>>>>> 执行算术移位,>>> 始终执行逻辑移位,这与 C/C++ 不同,其中 >> 的含义取决于被移位的值的类型。
  • Julia 的 -> 创建一个匿名函数,它并不通过指针访问成员。
  • Julia 在编写 if 语句或 for/while 循环时不需要括号:请使用 for i in [1, 2, 3] 代替 for (int i=1; i <= 3; i++),以及 if i == 1 代替 if (i == 1)
  • Julia 不把数字 01 视为布尔值。在 Julia 中不能编写 if (1),因为 if 语句只接受布尔值。相反,可以编写 if trueif Bool(1)if 1==1
  • Julia 使用 end 来表示条件块(如 if)、循环块(如 while/for)和函数的结束。为了代替单行 if ( cond ) statement,Julia 允许形式为 if cond; statement; endcond && statement!cond || statement 的语句。后两种语法中的赋值语句必须显式地包含在括号中,例如 cond && (x = value),这是因为运算符的优先级。
  • Julia 没有用来续行的语法:如果在行的末尾,到目前为止的输入是一个完整的表达式,则认为其已经结束;否则,认为输入继续。强制表达式继续的一种方式是将其包含在括号中。
  • Julia 宏对已解析的表达式进行操作,而非程序的文本,这允许它们执行复杂的 Julia 代码转换。宏名称以 @ 字符开头,具有类似函数的语法 @mymacro(arg1, arg2, arg3) 和类似语句的语法 @mymacro arg1 arg2 arg3。两种形式的语法可以相互转换;如果宏出现在另一个表达式中,则类似函数的形式尤其有用,并且它通常是最清晰的。类似语句的形式通常用于标注块,如在分布式 for 结构中:@distributed for i in 1:n; #= body =#; end。如果宏结构的结尾不那么清晰,请使用类似函数的形式。
  • Julia 有一个枚举类型,使用宏 @enum(name, value1, value2, ...) 来表示,例如:@enum(Fruit, banana=1, apple, pear)
  • 按照惯例,修改其参数的函数在名称的末尾有个 !,例如 push!
  • 在 C++ 中,默认情况下,你具有静态分派,即为了支持动态派发,你需要将函数标注为 virtual 函数。另一方面,Julia 中的每个方法都是「virtual」(尽管它更通用,因为方法是在每个参数类型上派发的,而不仅仅是 this,并且使用的是最具体的声明规则)。

与 Common Lisp 的显著差异

  • Julia 默认使用 1 开始的数组索引,它也能处理任意的索引顺序

  • 函数和变量共用一个命名空间("Lisp-1")。

  • Julia 中有 Pair 类型,但这并不意味着它能用作 COMMON-LISP:CONS。在 Julia 中绝大多数可迭代的集合都能互换使用,例如:集合解包(splatting)、元组等。Tuple 最接近 Common Lisp 中用于异构元素的列表。使用 NamedTuple 来代替关联表(alists)。对于更大的、同类型元素的集合,应该使用 Array 和 Dict

  • 典型的使用 Julia 进行原型开发时,也会对镜像进行连续的修改,Revise.jl 包提供了这个功能。

  • 对于性能,Julia 更喜欢操作具有 类型稳定性。 Common Lisp 从底层机器操作中抽象出来,而 Julia 则更接近它们。 例如:

    • 使用 / 的整数除法总是返回浮点结果,即使计算是精确的。
      • // 总是返回一个有理数结果
      • ÷ 总是返回一个(被截断的)整数结果
    • Julia 支持大整数,但不会自动转换。默认的整数类型会溢出
    • 支持复数,但要获得复数结果,你需要复数输入
    • 有多种 Complex 和 Rational 类型,具有不同的组成类型。
  • 模块(名称空间)可以是分层的。import 和 using 有着双重角色:他们加载代码并让代码在命名空间中可用。import 用于仅有模块名是可用的情况,大致等价于 ASDF:LOAD-OP。槽名(Slot name)不需要单独导出。全局变量不能从模块的外部赋值,除了 eval(mod, :(var = val)) 这个例外情况。

  • 宏以 @ 开头,并没有像 Common Lisp 那样无缝地集成到语言中;因此在 Julia 中,宏的使用不像在 Common Lisp 中那样广泛。Julia 支持的一种卫生(hygiene)形式。因为不同的表层语法,Julia 中没有 COMMON-LISP:&BODY 的等价形式。

  • 所有的函数都是通用的并且使用多重分派。函数的参数列表也无需遵循一样的模板,这让我们有了一个强大的范式:do。可选参数与关键字参数的处理方式不同。方法的歧义没有像在 Common Lisp 对象系统中那样得到解决,因此需要为交集定义更具体的方法。

  • 符号不属于任何包,它本身也不包含任何值。M.var 会对 M 模块里的  var 符号求值。

  • Julia 完全支持函数式编程风格,包括闭包等特性。但这并不是 Julia 的惯用风格。修改捕获变量时需要一些额外的变通以便提高性能。