【基礎編】Julia入門～高速な動的型付け言語～
2021.12.20
「Julia」に入門してみよう！
Julia は、Python に継ぐ高速な動的型付け言語として、MIT が開発しているプログラミング言語です。
その歴史は浅く、2012年にオープンソース化されたばかり。
2020年8月には、最新版「Julia 1.5」がリリースされたことも、記憶に新しいですね！
Julia のコンセプトは、高速な処理ができることはもちろん、数理研究者向けな言語であること。
例えば、次のようなことが、できるようになっています。
- 並列処理
- 数学的なコーディング
- グラフ描画
さらには、「Web フレームワーク」や「機械学習フレームワーク」も用意されているのです。
というわけで本連載では、Julia の魅力をたくさん紹介していこうかと思います！
※本記事で使用するのは、「Julia ver 1.5」です。バージョンの違いによっては、動作が異なる場合がありますので、注意してください。
Juliaのインストール
まずは、以下の公式HPから、Julia のインストーラをダウンロードしましょう！
【 Julia 公式サイト】
https://julialang.org/
Julia をインストールしたら、一応パスも通しておいてください。
もし、macOS で zsh をシェルとして使用しているのであれば、次の手順でできます。
1 2 | $ echo "alias julia='/Applications/Julia-1.5.app/Contents/Resources/julia/bin/julia'" >> .zshrc $ exec $SHELL |
Julia のバーションやシェル ( bash または zsh ) は、みなさんの環境に合わせて読み替えてくださいね。
パスが通っていれば、下画像のように、 julia コマンドが使えるようになっているはずです。
もちろん、インストールしたアプリを直接起動しても、同じようになります。
Juliaを対話モード(REPL)で使ってみる
Julia は、Python と同じように1行ずつ処理していくため、対話モード( REPL )でコードを実行することができます。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 | julia> 3 + 2 5 julia> ans # 直前の結果はansに格納される 5 julia> x = 5 5 julia> typeof(x) Int64 julia> y = .1 0.1 julia> typeof(y) Float64 julia> z = x + y 5.1 julia> typeof(z) Float64 julia> pi # 数学でよく使う定数は、定義済み π = 3.1415926535897... |
パッケージ管理
Julia の大きな特徴は、パッケージ管理も行えること。
インストールも、対話モード( REPL )でできます。
例えば、「Plots」というグラフ描画用のライブラリをインストールするなら、次のようにしましょう！
1 2 | julia> import Pkg julia> Pkg.add('Plots') |
また、複数のパッケージをインストールしたいなら、パッケージモード ( Pkg mode )を利用すると良いです。
パッケージモードは、Julia を立ち上げて、 ] コマンドで切り替えられます。
1 | (@v1.5) pkg> add Plots Statistics |
ちなみに、 status とすれば、インストールされたパッケージを確認できます。
1 2 3 4 | (@v1.5) pkg> status Status `~/.julia/environments/v1.5/Project.toml` [91a5bcdd] Plots v1.6.4 [10745b16] Statistics |
パッケージモードから抜けて、Julia モードに戻るには「delete キー」を押しましょう。
Juliaファイルを実行する
まずは、Julia の実行環境を整えていきます。
もし、PyCharm などの Jetbrains 社の IDE を使うなら、事前にプラグインもインストールしておきましょう！
そうすれば、快適にコーディングができます。
Juliaプラグイン (for Jetbrains IDE)
Julia プラグインは、Marketplace から直接インストールできます。
ただ、環境によっては、次のようなエラーが出るかもしれません…。
「requires "com.intellij.modules.java" plugin to be installed」
そういう人は、以下のリンクより、修正版をダウンロードしてインストールしてみましょう。
【GitHub：Julia プラグイン修正版】
https://github.com/JuliaEditorSupport/julia-intellij/files/3942247/julia-intellij_0.4.1_patched.zip
歯車アイコンから、「Install Plugin from Disk...」でインストールし、再起動さればOKです。
Julia環境完成
これで、PyCharm での Julia 環境はできました！
プロジェクト作成に、Julia が追加されているはずです。
早速コードを書いてみる
それでは、以下のように適当にコードを書いてみましょう！
ファイル拡張子は「.jl」です。
1 2 3 | lang = "Julia" println("Hello, $lang !") |
これを実行してみると、「Hello, Julia !」と表示されるはずです。
さて、Julia の独特な構文が現れました。
次から、Julia の文法について、サクッと見ていきましょう！
Juliaの文法
ここからは、Julia の文法を一挙にまとめます。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 | #= Juliaの文法を紹介 複数行コメントは #= =#で囲む！ =# # 単行はPythonと同じ #============# # 1. 四則演算 println(0 + 1 - 2) # > -1 (加算・減算) println(3 * 4) # > 12 (乗算) println(5 ^ 6) # > 15625 (累乗) println(7 / 8) # > 0.875 (除算・実数) println(div(910, 11)) # > 82 (除算・整数) println(1213 ÷ 14) # > 86 上に同義 println(1516 % 17) # > 3 (余り) println(+(1, 2, 3, 4, 5)) # > 15 (+も関数の一種) println(*(1, 2, 3, 4, 5)) # > 120 (*はメソッド扱いだが使い方は+と一緒) println(-(5, 3)) # > 2 (-もメソッドで、/なども同様) print("\n") #============# # 2. 変数定義 # - 2.1 基本 x = 10 # 通常の動的型付けによる変数定義 y = 5. println(typeof(x)) # > Int64 println(typeof(y)) # > Float64 # - 2.2 Unicodeによる変数定義と文字列への変数展開 変数 = "Hello," # 日本語OK α = "Julia!" # \alpha[tab] のようにLaTeXコードでギリシャ文字も使える print("$変数 $α\n") # > Hello, Julia (文字列内での変数展開は$を使う) print("\n") #============# # 3. 数学的コーディング (基本) # - 3.1 乗算演算子の省略 z = 2(x + y) # 定数と変数(または括弧)による乗算は * いらない println(z) # > 30.0 # - 3.2 予め定義されている定数 println("2π = $(2pi)") # > 2π = 6.283185307179586 (複数の因数や項ならば$()を使う) println("4π = $(4π)") # > 4π = 12.566370614359172 println("e = $(1ℯ)") # > e = 2.718281828459045 ("e"ではなく"ℯ (\euler)"じゃないとエラーが起きる) println("e = $(1MathConstants.e)") # > e = 2.718281828459045 ("e"を使うならこうする) println("φ = $(1MathConstants.φ)") # > φ = 1.618033988749895 (黄金比: なぜかφだけだとエラーが起きる??) # - 3.3 よく使う数学的関数 println("abs(-5) = $(abs(-5))") # > abs(-5) = 5 (絶対値) println("sqrt(2) = $(sqrt(2))") # > sqrt(2) = 1.4142135623730951 (平方根) println("cbrt(3) = $(cbrt(3))") # > cbrt(3) = 1.4422495703074083 (立方根・三乗根) println("round(1.49) = $(round(1.49))") # > round(1.49) = 1.0 (四捨五入・整数) println("round(1.49) = $(round(1.49, digits=1))") # > round(1.49) = 1.5 (四捨五入・小数点以下第1位) println("floor(1.51) = $(floor(1.51))") # > floor(1.51) = 1.0 (床関数) println("ceil(1.51) = $(ceil(1.51))") # > ceil(1.51) = 2.0 (天井関数) println("e³ = $(exp(3))") # > ℯ³ = 20.085536923187668 (ネイピア数) println("gcd(168, 264) = $(gcd(168, 264))") # > gcd(168, 264) = 24 (最大公約数) println("lcm(168, 264) = $(lcm(168, 264))") # > lcm(168, 264) = 1848 (最大公倍数) println("logₑ(2) = $(log(2))") # > logₑ(2) = 0.6931471805599453 (自然対数) println("log₁₀(2) = $(log10(2))") # > log₁₀(2) = 0.3010299956639812 (常用対数) println("log₂(2) = $(log2(2))") # > log₂(2) = 1.0 (二進対数) println("sin(π/3) = $(sin(pi/3))") # > sin(π/3) = 0.8660254037844386 println("cos(π/3) = $(cos(pi/3))") # > cos(π/3) = 0.5000000000000001 (64bit不動小数点の限界が見える) println("tan(π/3) = $(tan(pi/3))") # > tan(π/3) = 1.7320508075688767 # - 3.4 行列 mat1 = [1 2 3] # 横行列 mat2 = [4, 5, 6] # 縦行列 [4; 5; 6]も同義 println(mat1) # > [1 2 3] println(mat2) # > [4, 5, 6] mat3 = [1 2; 3 4] # 2×2行列 println(mat3) # > [1 2; 3 4] println(mat3') # > [1 3; 2 4] (転置) println(inv(mat3)) # > [-1.9999999999999996 0.9999999999999998; 1.4999999999999998 -0.4999999999999999] (逆行列) # これも64bit不動小数点の限界が見える... mat4 = [ 5 6 7; 8 9 10 ] println("mat3⋅mat4 = $(mat3*mat4)") # > mat3⋅mat4 = [21 24 27; 47 54 61] (内積) #= 連立一次方程式を解く x + y + z = 6 x + 2y + 2z = 11 2x + 3y - 4z = 3 =# A = [1 1 1; 1 2 2; 2 3 -4] b = [6; 11; 3] x, y, z = A\b println("x = $x, y = $y, z = $z") # > x = 1.0, y = 3.0, z = 2.0 |
このように、何もパッケージを使わずとも、標準で多様なコーディングができます。
コードを見てみると、「やっぱり数学に特化したプログラミング言語だ」ということも、伝わってきますね！
Webフレームワーク編へつづく！
今回は、Julia 入門として、環境構築と基本的な文法について紹介してみました！
Julia は、Python ほどメジャーではなく、サポートするプラグインも充実しているわけではありません。
ですが、「機械学習にも強い言語にしたい」と開発者の強い意志もあるので、これからが楽しみな言語でもありますね！
すでに、Julia 用の機械学習フレームワークはいくつか公開されているので、いずれは本連載で紹介できればと思います。
さて次回は、Julia 専用の Web フレームワーク Genie を使っていきますよ！
Webフレームワーク編はこちら！
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書いた人はこんな人
- 「好きを仕事にするエンジニア集団」の（株）ライトコードです！
ライトコードは、福岡、東京、大阪の3拠点で事業展開するIT企業です。
現在は、国内を代表する大手IT企業を取引先にもち、ITシステムの受託事業が中心。
いずれも直取引で、月間PV数1億を超えるWebサービスのシステム開発・運営、インフラの構築・運用に携わっています。
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