しばらくScilabユーザーだったが, 最近Juliaに乗り換えた.
結構似ている部分が多いけど, 簿妙に違う部分もあるので, そのメモ.
配列
配列の型
Scilabでは, 配列の型は1つしかない.
Juliaでは, 縦ベクトルに対応する配列だけ, 他の配列と区別される (行列の掛け算などの挙動は同じ).
-->x=[1,2,3,4,5]
x =
1. 2. 3. 4. 5.
-->y=[1;2;3;4;5]
y =
1.
2.
3.
4.
5.
julia> x=[1,2,3,4,5]
5-element Array{Int64,1}:
1
2
3
4
5
julia> y=[1;2;3;4;5]
5-element Array{Int64,1}:
1
2
3
4
5
Juliaの場合はカンマを使っても縦ベクトルになるという点に注意.
なお, 次に注意.
julia> z1=[1,2,3]
3-element Array{Int64,1}:
1
2
3
julia> z2=z1'
1x3 Array{Int64,2}:
1 2 3
julia> z3=z2'
3x1 Array{Int64,2}:
1
2
3
julia> size(z1)
(3,)
julia> size(z2)
(1,3)
julia> size(z3)
(3,1)
行列の生成
要素を横に並べるときの区切りは, Scilabではカンマ, Juliaではスペース.
縦に並べるときはどちらもセミコロン.
-->A=[1,2,3;4,5,6]
A =
1. 2. 3.
4. 5. 6.
julia> A=[1 2 3;4 5 6]
2x3 Array{Int64,2}:
1 2 3
4 5 6
要素の参照
配列の要素を参照するときは, Scilabでは(), Juliaでは[].
-->A(1,2)
ans =
2.
julia> A[1,2]
2
配列の末尾
配列の末尾の参照するときに用いる記号は, Scilabでは$, Juliaではend.
-->x=1:5
x =
1. 2. 3. 4. 5.
-->x($)
ans =
5.
julia> x=1:5
1:5
julia> x[end]
5
linspace関数
linspace関数の返り値は, Scilabでは横ベクトル, Juliaでは縦ベクトル.
-->x=linspace(0,1,5)
x =
0. 0.25 0.5 0.75 1.
-->size(x)
ans =
1. 5.
julia> x=linspace(0,1,5)
linspace(0.0,1.0,5)
julia> size(x)
(5,)
Juliaにはlinspace型というのがある?
rand, ones, zeros関数
引数を1つだけ入れた時の挙動が異なる.
-->ones(3)
ans =
1.
julia> ones(3)
3-element Array{Float64,1}:
1.0
1.0
1.0
Scilabでは引数3は配列[3]だとみなされる.
一方, Juliaでは引数3は「長さ3のベクトル」という意味になる.
文字列
文字列の結合
結合に使う演算子は, Scilabでは+, Juliaでは*.
-->s="pine"
s =
pine
-->t="apple"
t =
apple
-->s+t
ans =
pineapple
julia> s="pine"
"pine"
julia> t="apple"
"apple"
julia> s*t
"pineapple"
関数
複数の返り値がある関数
複数の返り値に名前をつけるとき, Scilabでは[], Juliaでは()を用いる.
-->A=[1,2,3;4,5,6]
A =
1. 2. 3.
4. 5. 6.
-->[m,n]=size(A)
n =
3.
m =
2.
julia> A=[1 2 3;4 5 6]
2x3 Array{Int64,2}:
1 2 3
4 5 6
julia> (m,n)=size(A)
(2,3)
なお, Juliaにおいて, ()で囲まれた組をタプル型と呼ぶ.
ユーザー定義関数
返り値については,
- Scilabでは関数定義の最初に返り値を宣言する.
- Juliaでは最後に
returnを用いて返り値を宣言する.
functionを閉じるときは, Scilabではendfunction, Juliaではendを用いる.
function [v,M]=test(N)
v=1:N
M=ones(N,N)
endfunction
function test(N)
v=1:N
M=ones(N,N)
return (v,M)
end
なお, Scilabにもreturnという関数 (および等価なresume関数) があるが, 非推奨とされている.
その他
円周率など
Scilabでは%をつけて%piなどとするが, Juliaではそのままpiとする.
-->[%pi,%e,%i]
ans =
3.1415927 2.7182818 i
-->[%T,%F]
ans =
T F
-->[%inf,%nan]
ans =
Inf Nan
julia> [pi,e]
2-element Array{Float64,1}:
3.14159
2.71828
julia> im
im
julia> [true,false]
2-element Array{Bool,1}:
true
false
julia> [Inf,NaN]
2-element Array{Float64,1}:
Inf
NaN
複素数の取り扱い
$\sqrt{-1}$ や $\arcsin(2)$ などを計算するとき, Scilabでは勝手に複素数型に拡張されるが, Juliaではsqrt(complex(-1))などと明記しないといけない.
-->sqrt(-1)
ans =
i
-->asin(2)
ans =
1.5707963 - 1.3169579i
julia> sqrt(-1)
ERROR: DomainError:
sqrt will only return a complex result if called with a complex argument. Try sqrt(complex(x)).
in sqrt at math.jl:146
julia> asin(2)
ERROR: DomainError:
in asin at math.jl:139
julia> sqrt(complex(-1))
0.0 + 1.0im
julia> asin(complex(2))
1.5707963267948966 + 1.3169578969248166im
対角行列の生成
Scilabではdiag, Juliaではdiagm.
-->v=1:4
v =
1. 2. 3. 4.
-->M=diag(v)
M =
1. 0. 0. 0.
0. 2. 0. 0.
0. 0. 3. 0.
0. 0. 0. 4.
julia> v=1:4
1:4
julia> M=diagm(v)
4x4 Array{Int64,2}:
1 0 0 0
0 2 0 0
0 0 3 0
0 0 0 4
変数の表示
Scilabではdisp, Juliaではprintln.
-->x=1
x =
1.
-->disp(x)
1.
julia> x=1
1
julia> println(x)
1
ファイルの読み込み
プログラムを書いたファイルを読み込むときは, Scilabではexec, Juliaではinclude.
-->exec("test.sce");
julia> include("test.jl")
小数の指数表示
$1.0 \cdot 10^{-5}$ のような表示をするとき, ScilabではDを, Juliaではeを使う.
-->1.0D-5
ans =
0.00001
julia> 1.0e-5
1.0e-5
今後も気づいたら追記予定.