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 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。
• 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! 和 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 i 或 j。
• 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，能返回多个值并将其赋值为元组，例如 (a, b) = (1, 2) 或 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x、y 和 z 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:b 和 a: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 enumerate 和 zip 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 sum、prod 和 max 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 A 和 B 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 <、> 和 = 的布尔运算符同理。
• 在 Julia 中，运算符&、| 和 ⊻（xor）进行按位操作，分别与MATLAB中的and、or 和 xor 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。
• 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 filter 和 filter!，允许用户编写 filter(z->z>3, x) 和 filter!(z->z>3, x) 来代替相应直译 x[x.>3] 和 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...)。

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; end、cond && statement 和 !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，<-, <<- 和 -> 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 A 和 B 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 0 和 1 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 true、if Bool(1) 或 if 1==1。

• Julia 不提供 nrow 和 ncol。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，1 和 c(1) 是相同的。在 Julia 中，它们不能互换地使用。

• Julia 的 diag 和 diagm 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 组织的包中找到。例如：

  • 与概率分布相关的函数由 Distributions 包提供。
  • DataFrames 包提供数据帧。
  • 广义线性模型由 GLM 包提供。

• 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) 或 (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) 和 table(x::TypeB) 类似于 R 的 table.TypeA(x) 和 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 hcat、vcat 和 hvcat 拼接，而不是像在 R 中那样使用 c、rbind 和 cbind。

• 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 max 和 min 分别等价于 R 中的 pmax 和 pmin，但两者的参数都需要具有相同的维度。虽然 maximum 和 minimum 代替了 R 中的 max 和 min，但它们之间有重大区别。

• Julia 的 sum、prod、maximum 和 minimum 与它们在 R 中的对应物不同。它们都接受一个或两个参数。第一个参数是可迭代集合，比如数组。如果有第二个参数，则该参数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) 和 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 sort 和 sort!。

• 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) 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 assign 或 get 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 filter 和 filter!，允许用户编写 filter(z->z>3, x) 和 filter!(z->z>3, x) 来代替相应直译 x[x.>3] 和 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 需要用 end 来结束代码块。与 Python 不同，Julia 没有 pass 关键字。
• 在 Julia 中，数组、字符串等的索引从 1 开始，而不是从 0 开始。
• Julia 的切片索引包含最后一个元素，这与 Python 不同。Julia 中的 a[2:3] 就是 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 for、if、while等代码块由end关键字终止。缩进级别并不像在 Python 中那么重要。
• 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 数组是列优先的（Fortran 顺序），而 NumPy 数组是行优先（C 顺序）。为了在循环数组时获得最佳性能，循环顺序应该在 Julia 中相对于 NumPy 反转（请参阅 Performance Tips 中的对应章节）。
• Julia 的更新运算符（例如 +=，-=，···）是 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。
• 每次调用方法时，Julia 都会计算函数参数的默认值，不像在 Python 中，默认值只会在函数定义时被计算一次。例如，每次无输入参数调用时，函数f(x=rand()) = x都返回一个新的随机数在另一方面，函数 g(x=[1,2]) = push!(x,3) 在每次以 g() 调用时返回 [1,2,3]。
• 在 Julia 中，% 是余数运算符，而在 Python 中是模运算符。

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（依版本不同有所变动）。
• 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 的数组是行优先的（Fortran 顺序），而 C/C++ 的数组默认是列优先的。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 Int 是 Int32）、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，0x0 和 0x00 的类型是 UInt8，0x000 和 0x0000 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 与 ~0x000f == 0xfff0 完全不同。64 位 Float64 和 32 位 Float32 的字面量分别表示为 1.0 和 1.0f0。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。
• 字符串字面量可用 " 或 """ 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 或 $(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() 或 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 或 @printf 可用于打印特定输出。在 REPL 中，; 可用于抑制输出。; 在 [ ] 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 ⊻ 或 xor） , in Julia)
• Julia 中有两个右移运算符，>> 和 >>>。>>> 执行逻辑移位，>> 总是执行算术移位（译注：此处原文为「>>> performs an arithmetic shift, >> always performs a logical shift」，疑误），与 C/C++ 不同，C/C++ 中的 >> 的含义依赖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 0 和 1 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 true、if Bool(1) 或 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; end、cond && statement 和 !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 现在有一个枚举类型，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）。