2019년 11월

[Julia] Julia vs Julia numpy with PyCall vs python numpy performace 비교

Pi값을 구하는 기능을 줄리아에서 numy를 사용했을 때, 줄리아로 구현 했을 때, 파이썬에서 했을 때 성능을 비교 한다. Julia : v1.2.0python : v3.7 https://frhyme.github.io/python-lib/python_interface_to_julia/ 사이트의 내용을 보고 참조를 했는데 n 값은 최대 15까지 가능 하며 이 이상 넘어 가면 무한대가 나오기 때문에 15까지 한다. 참조 사이트에서는 9 까지만 시행 했고 코드를 다시 작성하여 테스트 한 결과는

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[Julia] Plot에서 다중 시계열 데이터의 라벨(label) 표시

t에 대해 여러개의 x1(t),x2(t) 등이 있을 때 원하는 원하는 라벨(label)을 붙이려면 plot 옵션에서 label=[“x1(t)” “x2(t)”] 로 표현 한다. label=[“x1(t)” , “x2(t)”] 즉 라벨을 콤마(“,”)로 구분하면 안됨 n = 161:161+length(test_y_real)-1 display(plot(n,[test_y_real,test_y_pred],label=[“Real Test” “Predicted Test”],size=(900,300),legend=:topright))

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[Julia] Debugging with Juno (줄리아 디버깅)

모듈 WS에 test() 하는 function이 있을 때 이를 디버깅 하는 방법은 먼저 Juno에서 디버깅 대상이 되는 블록을 잡고 실행 한다블록을 실행 하면 해당 블록의 모듈, 함수,변수 등이 REPL session에 로딩된다. 그 이후 아래와 같이 REPL 에서 타이핑하고 디버깅을 시작 한다 julia> Juno.@enter WS.test() 를 타이핑 하고 실행 한다. 그러면 아래와 같이 화면이 디버깅 모드로 된다.

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[Julia] 선언한 type을 재선언 하는 방법

jupyter notebook이나 REPL에서 이미 선언한 타입을 변경하거나 삭제하기는 어렵다.workspace()등은 julia 1.0 이전에는 동작 했으나 그 이후에는 동작 하지 않는다.개발시 잘 못된 type선을 수정하기기 어렵다. REPL이나 notebook을 다시 시작하는 경우가 많다. 해결책은 module을 사용하면 된다. module 내에 선언된 type은 다시 선언 하여 사용할 수 있기 때문에 변경이 용이 하다. 아래와 같이 XYZ을 선언하고 바로 아래에 수정된

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Julia 프로젝트 설정파일 비활성화

줄리아 프로젝트를 복사해서 실행할 때 Manifest.toml, Project.toml 파일이 있는 경우가 있는데 이 파일들에 패키지 설치정보, 종속관계, 버전등이 있어 이를 참조 하여 패키지가 실행되는데 이 때 이미 설치 되어 있는 패키지와 혼동 될 수 있는데 시스템에 설치된 패키지를 활용하고 싶은 경우 경우 두 파일의 이름을 변경해서 참조하지 못하도록 하면 시스템에 설치된 글로벌 패키지를 참조하게 된다.

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Flux 0.9.0. 설치 및 Dependency

Flux가 CuArrays등을 사용하기 위해서는 관련된 패키지 설치시 dependency를 잘 맞춰 줘야 한다. 현재 설치된 Julia 1.2.0 기준으로 하며 아래와 같이 한다 CUDAdrv 3.1.0을 먼저 설치한다. 기존에 관련된 패키지가 있는 경우 버전 업/다운이 일어 난다.무조건 높은 버전이 좋지 않음을 알 수 있다. 나의 경우 높은 버전을 설치 했더니 아래 처럼 설치된 관련 패키지 버전이 다운 그레이드

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Julia에서 시계열 데이터 처리 예제 (1#2)

ML Approaches for Time Series 에서 파이썬으로 구성된 부분을 줄리아(Julia)로 다시 코딩 하고 테스트 해보는 것이 목적이다. 테스트 데이터를 생성하는 모듈과 2.Genetic programming:Symbolic Regrssion에 초점을 멎추어 Julia언어로 다시 코딩하고 테스트 해본다. 또 다른 목적은 ExprOptimization 줄리아 패키지를 사용해 보는 것도 포함되어 있다. Pyton코드를 Julia 코드로 변환한 예제가 아래 있으니 클릭하여 볼 수 있다. 예제보기

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