Python接班人出世：最新科學專用語言Julia入門實戰


	Julia 語言已成為程式設計界的新寵。　　Julia 語言集C語言的執行速度、Ruby 的靈活、Python 的通用性，以及其他各種語言的優勢於一身，並且具有開放原始碼、簡單易掌握的特點，大有潛力成為取代Python 的下一個程式語言。　　本書首先講解Julia程式設計語言的基礎知識，如Julia程式設計語言的優勢、開發環境、整合式開發環境、生態系統、外部函數庫等；然後實例剖析講解Julia程式設計語言的基本語法、流程控制、函數應用、面對程式設計。　　實例剖析講解Julia的核心優勢，即多維陣列、流、檔案操作、網路通訊、序列化、日期處理方法、平行計算特性；然後講解Julia在資料科學中的應用，即Julia資料工程、資料集的可視圖。　　最後講解Julia在機器學習中的應用，即無監督式機器學習和監督式機器學習。在講解過程中考慮讀者的學習習慣，並透過具體實例剖析講解Julia程式開發過程中的熱點問題、關鍵問題及種種難題。　　本書主要內容：　　■ Julia 程式開發快速入門　　■ Julia 程式設計基礎　　■ Julia 的選擇結構　　■ Julia 的循環結構　　■ Julia 的函數和模組　　■ Julia 的特徵資料類型　　■ Julia 的矩陣操作　　■ Julia 的檔案操作　　■ Julia 整合開發軟體-- JuliaPro 　　■ Julia 的資料處理常用套件　　■ Julia 的Gadfly 繪圖套件　　■ Julia 的日期和時間　　■ Julia 的超程式設計和平行計算　　■ Julia 的機器學習RDatasets 套件　　■ Julia 的決策樹和隨機森林　　■ Julia 的線性回歸和K- 平均值本書特色　　．從基本概念到資料科學、機器學習的應用　　．從入門到實作，幫助零基礎讀者掌握Julia


	目錄前言 01 Julia 程式開發快速入門 1.1 初識Julia 語言 1.2 Julia 的下載與安裝 1.3 Julia 程式的撰寫 1.4 Julia 互動式視窗的提示模式 1.5 Julia 互動式視窗的快速鍵 1.6 Julia 與他其程式語言的比較 02 Julia 程式設計基礎 2.1 常數和變數 2.2 基底資料型態 2.3 運算子 03 Julia 的選擇結構 3.1 if 敘述 3.2 關係運算子 3.3 邏輯運算子 3.4 巢狀結構if 敘述 3.5 條件運算子和條件運算式 3.6 複合運算式 3.7 例外處理 04 Julia 的循環結構 4.1 while 循環 4.2 無限循環 4.3 for 循環 4.4 在for 循環中使用range() 函數 4.5 循環巢狀結構 4.6 break 敘述 4.7 continue 敘述 05 Julia 的函數和模組 5.1 初識函數 5.2 內建函數 5.3 使用者自訂函數 5.4 模組 06 Julia 的特徵資料類型 6.1 陣列 6.2 元組 6.3 字典 6.4 集合 07 Julia 的矩陣操作 7.1 初識矩陣 7.2 矩陣的連接 7.3 矩陣的運算 7.4 矩陣的函數應用 7.5 過濾矩陣中的資料 08 Julia 的檔案操作 8.1 檔案的基本操作 8.2 檔案中的矩陣操作 8.3 CSV 檔案的操作 8.4 IOBuffer 的操作 09 Julia 整合開發軟體-- JuliaPro 9.1 JuliaPro 的下載與安裝 9.2 JuliaPro 的介面與操作技巧 10 Julia 的資料處理常用套件 10.1 DataFrames 套件 10.2 CSV 套件 11 Julia 的Gadfly 繪圖套件 11.1 初識Gadfly 套件 11.2 繪製圖形 11.3 繪製三角函數圖形 11.4 Gadfly 套件繪圖實例 11.5 儲存Gadfly 繪製的圖形並在網頁顯示 12 Julia 的日期和時間 12.1 初識Dates 模組 12.2 Date() 函數 12.3 DateTime() 函數 12.4 時間運算 12.5 時間序列 13 Julia 的超程式設計和平行計算 13.1 超程式設計 13.2 平行計算 14 Julia 的機器學習RDatasets 套件 14.1 初識RDatasets 套件 14.2 iris 資料集的操作 14.3 iris 資料集的圖表顯示 15 Julia 的決策樹和隨機森林 15.1 決策樹 15.2 隨機森林 16 Julia 的線性回歸和K- 平均值 16.1 線性回歸 16.2 K- 平均值