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

• 公式ドキュメントで検索

• 関連パッケージにないかどうかを調べる(from google)

  • 特にStatsBase.jlなどの基本的なパッケージは調べると良い

• githubでissueを調べる

• Matlabではどう書くかを調べて、その関数名を調べる

  • MATLAB Documentation - MathWorks 日本

• Numpyでどう書くかを調べてMatlabに変換する

  • NumPy for MATLAB users – Mathesaurus
  • 他言語のドキュメント(英語)がわかると、特定の処理を検索するためのワードが分かって良い

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]

• レポジトリを作りました。最新のものはこちらをどうぞ https://github.com/chezou/julia-100-exercises
• notebookを見えるようにしました。nbview便利すぎる

[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