m********5
发帖数: 17667 | 1 想用GC的时候用，不想用的时候有 safety-w/o-GC.
Rust和java一样大大限制了解决同一个问题的途径; 去灵活性是一个非常好的东西，它
让语言更可读，更不容易出现维护困难。
另外，C++和别的语言接口实在太痛苦了，每次都要手工或者写script （如果template
很多很复杂的话）来expose C interface. 希望Rust早日成气候。 |
n******7
发帖数: 12463 | |
d******e
发帖数: 2265 | 3 rust应该没问题
【在 n******7 的大作中提到】
: rust做科学计算合适吗
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d******e
发帖数: 2265 | 4 对于JVM 语言来说rust也就是赶上了Scala
template
【在 m********5 的大作中提到】
: 想用GC的时候用，不想用的时候有 safety-w/o-GC.
: Rust和java一样大大限制了解决同一个问题的途径; 去灵活性是一个非常好的东西，它
: 让语言更可读，更不容易出现维护困难。
: 另外，C++和别的语言接口实在太痛苦了，每次都要手工或者写script （如果template
: 很多很复杂的话）来expose C interface. 希望Rust早日成气候。
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w*x
发帖数: 518 | 5 个人觉得，科学计算主要看community...
Seriously, R的语言本身设计很不严格优雅，但是community顶上去了。
我用Python做科学计算，因为在这个community里面没得选……
【在 n******7 的大作中提到】
: rust做科学计算合适吗
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n******7
发帖数: 12463 | 6 我是想自己用C/C++/.etc写一些核心的东西
一般搞搞还是用python r matlab之类的省事
我刚开始一个project，决定正式用python这套东西
numpy scipy pandas scikit-learn matlibplot
这几个都是基于np的数据结构，配合起来很方便
R设计啥的我不介意，就是太慢太慢了，简直比猪还慢
可能就画个图用用
matlibplot用熟练了估计ggplot也不怎么用了
ggplot最蛋疼的就是老改来改去，文档又简陋
每次过段时间不用就忘记了，还不是我一个人这样
R应该还是干不过python，用户基数差太多，最后还是干统计老本行合适
【在 w*x 的大作中提到】
: 个人觉得，科学计算主要看community...
: Seriously, R的语言本身设计很不严格优雅，但是community顶上去了。
: 我用Python做科学计算，因为在这个community里面没得选……
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n******7
发帖数: 12463 | 7 performance完胜吧？
【在 d******e 的大作中提到】
: 对于JVM 语言来说rust也就是赶上了Scala
:
: template
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P*******L
发帖数: 2637 | 8 科学计算的话 Julia 其实不错，语法像 matlab，速度跟 C++ 差不多
【在 n******7 的大作中提到】
: 我是想自己用C/C++/.etc写一些核心的东西
: 一般搞搞还是用python r matlab之类的省事
: 我刚开始一个project，决定正式用python这套东西
: numpy scipy pandas scikit-learn matlibplot
: 这几个都是基于np的数据结构，配合起来很方便
: R设计啥的我不介意，就是太慢太慢了，简直比猪还慢
: 可能就画个图用用
: matlibplot用熟练了估计ggplot也不怎么用了
: ggplot最蛋疼的就是老改来改去，文档又简陋
: 每次过段时间不用就忘记了，还不是我一个人这样
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n******7
发帖数: 12463 | 9 我对julia的performance表示怀疑
之前在SO看到过一个语言比较的问题，julia的人上去评论了一下某个语言的
performance
好像是R，结果被大家指责julia的实现很有问题，低估了其他语言的performance
一直也没看到julia的主页更新
【在 P*******L 的大作中提到】
: 科学计算的话 Julia 其实不错，语法像 matlab，速度跟 C++ 差不多
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n******7
发帖数: 12463 | 10 蛋疼验证了一下
pisum 是Julia的实现， pisum2 是我改的
轻松提高40倍
每个写过一天R code的都不会写成Julia这样
纯不要脸
pisum = function() {
t = 0.0
for (j in 1:500) {
t = 0.0
for (k in 1:10000) {
t = t + 1.0/(k*k)
}
}
return(t)
}
pisum2 = function() {
t = 0.0
for (j in 1:500) {
k = 1:10000
t = sum(1/(k*k))
}
return(t)
}
> ptm <- proc.time()
> assert(abs(pisum()-1.644834071848065) < 1e-12);
> proc.time() - ptm
user system elapsed
8.874 0.000 8.883
>
> ptm <- proc.time()
> assert(abs(pisum2()-1.644834071848065) < 1e-12);
> proc.time() - ptm
user system elapsed
0.182 0.024 0.204
【在 P*******L 的大作中提到】
: 科学计算的话 Julia 其实不错，语法像 matlab，速度跟 C++ 差不多
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r*g
发帖数: 3159 | 11 julia 那个benchmark就是搞笑。最后一个矩阵乘法有的调用BLAS，有的是native实现
，也放在那里一块比。
【在 n******7 的大作中提到】
: 我对julia的performance表示怀疑
: 之前在SO看到过一个语言比较的问题，julia的人上去评论了一下某个语言的
: performance
: 好像是R，结果被大家指责julia的实现很有问题，低估了其他语言的performance
: 一直也没看到julia的主页更新
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d******e
发帖数: 2265 | 12 performance还差的远着呢
等生态圈起来后慢慢优化吧
理论上会更快但是JVM 和各种库都优化了很多个迭代了
【在 n******7 的大作中提到】
: performance完胜吧？
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n******7
发帖数: 12463 | 13 差得远？ 那还是c/c++好了
jvm上面的东西挺不错
但是问题是它们适合从头用到尾，跟非jvm语言交互比较麻烦
我没看过用jvm语言写一些关键的code，然后在python R里面调用的
【在 d******e 的大作中提到】
: performance还差的远着呢
: 等生态圈起来后慢慢优化吧
: 理论上会更快但是JVM 和各种库都优化了很多个迭代了
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l*********s
发帖数: 5409 | 14 还行，性能和java一样。
【在 n******7 的大作中提到】
: 差得远？ 那还是c/c++好了
: jvm上面的东西挺不错
: 但是问题是它们适合从头用到尾，跟非jvm语言交互比较麻烦
: 我没看过用jvm语言写一些关键的code，然后在python R里面调用的
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