Julia中常用的库有什么,针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
1.统计学库
Statistics
统计学相关的库,因为Julia中是没有mean和var这种常用的函数的,需要从Statistics中导入
StatsBase
StatsBase,也是统计学的库,同样包含了很多常用的统计学函数
2.绘图
Plots,官方推荐的绘图库,功能非常强大,配合portfoliocomposition能够画出代码量少而且有内容丰富的图片
快速绘图工具 GR,绘图速度快,在画一些简单图形时很有优势
科学计算绘图工具Gadfly,可以方便地绘出DataFrame中的数据
PyPlot,基于Python中matplotlib的绘图工具,对于熟悉matplotlib的同学来说,上手毫无压力
3.IO操作
DelimitedFiles,可以直接把矩阵写入到文件中,不需要再用for遍历的方式读写文件
CSV,读写csv文件,不用多说
JLD2,JLD2是JLD格式的改进,也是一种HDF5格式,Julia官方推荐的文件读写格式
4.科学计算
DataFrames,科学计算必用的库,同Python中的DataFrame
RDatasets,科学计算数据集,包括很多现成的可供我们做算法研究的数据集,比如iris
Distributions,跟概率分布相关的库
MultivariateStats,多维数据分析库,包含PCA(Principal Component Analysis)方法
MLBase,机器学习基础库,不包含任何机器学习的算法,但为机器学习提供很多的必要工具,比如Cross validation等
DecisionTree,决策树算法库,里面也包含随机森林算法,AdaBoost算法
LIBSVM,SVM算法
GLM, GLMNet,线性回归算法
Clustering,数据分类算法,包含我们最常用的K-means
TimeSeries,时间序列库
关于Julia中常用的库有什么问题的解答就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,如果你还有很多疑惑没有解开,可以关注亿速云行业资讯频道了解更多相关知识。
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