はじめに
データ分析や機械学習などに利用できるプログラムとして、Juliaがあると知った。
以下３点のメリットから今後利用することがあるかもしれないので、備忘録として初歩的なことから欲しかった資料をまとめていく。
[1]Pythonと同じようにライブラリを利用できる
[2]実行速度がC言語よりも速い
[3]PythonやC言語と連携することもできる
実行環境
参考資料[1]で構築したVSCにおけるWSL2で実行している。
Packageとは
Pythonではcondaコマンドで仮想環境を構築できると思うが、Juliaでも仮想環境を構築することができ、Packageと呼ばれている。
Packageを作成コマンドを実行すると、作成コマンドを実行したディレクトリに環境情報が含まれているManigest.toml, Project.tomlが作成され、このファイルを共有することで他の人と仮想環境を共有できることから、Dockerのような役割も担っているらしい。
今回はあくまでも作成用の最低限のコマンドをまとめていくだけなので、詳細な中身は参考資料[2]など別途資料を確認すること。
Package作成
1.Juliaを起動
julia
2.作業ディレクトリでパッケージをアクティブにする
using Pkg
Pkg.activate(".") # 現在のディレクトリをプロジェクトとしてアクティブにする
3.パッケージをインストールする
必要なパッケージをインストールしていく
Pkg.add("パッケージ名")
4.成功確認
Pkg.status()
3でインストールしたパッケージ名が列挙される。
Manifest.toml, Project.tomlが作成される。
構築後の仮想環境起動
VSCを閉じてから次回作業実施時は、アクティブコマンドを実行すればいい。
参考資料
[1]svoboda, 『[Julia]VSCにおけるWSL2でのJulia 環境構築～サンプルコード実行まで』, https://qiita.com/svoboda/private/6a0ad624bc58a354edb3
[2]mametank, 『Juliaのプロジェクトと環境』, https://qiita.com/mametank/items/9fc1c9227303d6ca304b