සංඛ්‍යාලේඛන ප්‍රජාව තුළ රැඳී සිටීමට ජූලියාට බලාපොරොත්තුවක් තිබේද?

ජූලියා නමින් නව භාෂාවක් ගැන ජෝන් මයිල්ස් වයිට්ගේ මෙම බ්ලොග් සටහනට සම්බන්ධ කළ ආර්-බ්ලොග්කරුවන්ගේ ලිපියක් මම මෑතකදී කියෙව්වෙමි . ජූලියා කාලානුරූපී සම්පාදකයෙකුගෙන් වාසි ලබා ගන්නා අතර එය දුෂ්ට වේගවත් ධාවන වේලාවන් ලබා දෙන අතර එය සී / සී ++ (එකම අනුපිළිවෙල , සමානව වේගවත් නොවේ) තරම් විශාලත්වයේ අනුපිළිවෙලකට තබයි . තවද, සාම්ප්‍රදායික භාෂාවන්හි ක්‍රමලේඛනය ආරම්භ කළ අප දන්නා හඳුනන ඕතඩොක්ස් ලූප යාන්ත්‍රණයන් භාවිතා කරයි.

ජූලියාගේ එවැනි අපූරු වේලාවන් සමඟ වුවද ආර් කිසිසේත් පහව යන්නේ නැත. එයට කර්මාන්තයේ පුළුල් සහයෝගයක් ඇති අතර ඕනෑම දෙයක් කිරීමට අපූරු පැකේජ රාශියක් ඇත.

මගේ අභිලාෂයන් බේසියානු ස්වභාවයේ ය, දෛශිකකරණය බොහෝ විට කළ නොහැකි ය. නිසැකවම අනුක්‍රමික කාර්යයන් ලූප භාවිතයෙන් කළ යුතු අතර එක් එක් පුනරාවර්තනයේදී අධික ගණනය කිරීම් සිදු කළ යුතුය. මෙම අනුක්‍රමික ලූප කාර්යයන් වලදී R ඉතා මන්දගාමී විය හැකි අතර C / ++ ලිවීමට උද්‍යානයේ ඇවිදීම නොවේ. සී / ++ හි ලිවීමට ජූලියා හොඳ විකල්පයක් සේ පෙනේ, නමුත් එය ළදරු අවධියේ පවතින අතර, ආර් ගැන මා ආදරය කරන ක්‍රියාකාරිත්වයේ විශාල ප්‍රමාණයක් නොමැත. එය ප්‍රමාණවත් සහයෝගයක් ලබා ගන්නේ නම් ජූලියා පරිගණක සංඛ්‍යාලේඛන වැඩපොළක් ලෙස ඉගෙන ගැනීම අර්ථවත් වනු ඇත. සංඛ්‍යාලේඛන ප්‍රජාවෙන් සහ මිනිසුන් ඒ සඳහා ප්‍රයෝජනවත් පැකේජ ලිවීමට පටන් ගනී.

මගේ ප්‍රශ්න පහත දැක්වේ:

1. ආර් සංඛ්‍යාලේඛනවල තථ්‍ය භාෂාව බවට පත්කිරීමේ ආකර්ෂණය ලබා ගැනීම සඳහා ජූලියාට තිබිය යුතු ලක්ෂණ මොනවාද?

2. සී / ++ වැනි පහත් මට්ටමේ භාෂාවක් ඉගෙනීමට එදිරිව පරිගණකමය වශයෙන් බර වැඩ කිරීමට ජූලියා ඉගෙනීමේ වාසි සහ අවාසි මොනවාද?

ජූලියා වෙනුවෙන් පුස්තකාල සංවර්ධනය කිරීම ආරම්භ කළත් නැතත් ප්‍රධාන දෙය වනු ඇතැයි මම සිතමි. සෙල්ලම් බඩු උදාහරණ (ඒවා සංකීර්ණ සෙල්ලම් බඩු වුවද) දැකීම හොඳ සහ හොඳ ය. ජූලියා R කාර්යයේ දී R වතුරෙන් ඉවතට විසි කරන බව පෙන්නුම් කරයි.

නමුත් දුර්වල ලෙස සිදුකරන ලද ලූප සහ අතින් කේත කරන ලද ඇල්ගොරිතමයන් R භාවිතා කරන මා දන්නා බොහෝ අය R භාවිතා කරන්නේ ඇයිද යන්න නොවේ. ඔවුන් එය භාවිතා කරන්නේ සූර්යයාට යටින් ඇති ඕනෑම සංඛ්‍යානමය කාර්යයක් සඳහා යමෙකු ඒ සඳහා R කේතයක් ලියා ඇති බැවිනි. R යනු ක්‍රමලේඛන භාෂාවක් මෙන්ම සංඛ්‍යාලේඛන පැකේජයකි - වර්තමානයේ ජූලියා යනු කලින් සිටි අය පමණි.

එහි යෑමට හැකි යැයි මම සිතමි, නමුත් භාවිතා කළ හැකි සංඛ්‍යානමය මෙවලම් කට්ටල වීම සමඟ තවමත් අරගල කරන බොහෝ ස්ථාපිත භාෂා (පයිතන්) ඇත.

අනෙක් අදහස් බොහොමයක් සමඟ මම එකඟ වෙමි. "බලාපොරොත්තුව"? ෂුවර්. මම හිතන්නේ ජූලියා වසර ගණනාවක් තිස්සේ R සහ Python / NumPy / Pandas සහ වෙනත් පද්ධති නිවැරදි හා වැරදි කර ඇති දේවලින් බොහෝ දේ ඉගෙන ගෙන ඇත. මට වඩා දක්ෂ නම් සහ අනාගතයේදී සංඛ්‍යාලේඛන සංවර්ධන පරිසරයක් සඳහා උපස්ථරයක් වන නව ක්‍රමලේඛන භාෂාවක් ලිවීමට අවශ්‍ය නම් එය ජූලියා මෙන් පෙනේ.

මෙයින් කියැවෙන්නේ, මෙම ප්‍රශ්නයට පසු විපරමකින් පිළිතුරු සැපයීමට වසර 5 ක් ගතවනු ඇති බවයි. මේ වන විට, ජූලියාට එදිනෙදා භාවිතා කරන්නන් සඳහා R සමඟ තරඟ කළ හැකි සංඛ්‍යාන ක්‍රමලේඛන පද්ධතියක පහත සඳහන් තීරණාත්මක අංගයන් නොමැත:

(ලැයිස්තුව කාලයත් සමඟ යාවත්කාලීන විය ...)

• විකල්ප වශයෙන් ඇණවුම් කළ සාධක වර්ග
• බොහෝ සංඛ්‍යාන පරීක්ෂණ සහ සංඛ්‍යාන ආකෘති
• සාක්ෂරතා වැඩසටහන්කරණය / ප්‍රජනනය කළ හැකි විශ්ලේෂණ සහාය
• R-class, හෝ Matlab-class කුමන්ත්‍රණය

ආර්, ජූලියා සහ ඇඩෝන සංඛ්‍යාලේඛන පැකේජ සමඟ තරඟ කිරීම සඳහා ප්‍රමාණවත් තරම් පිරිසිදුව සිටිය යුතු අතර ස්මාර්ට් ක්‍රමලේඛකයින් නොවන, සමාජ විද්‍යාවන්හි උපාධි අපේක්ෂකයින්ට එය සාධාරණ ලෙස භාවිතා කළ හැකිය. එතනට යන්න ගොඩක් වැඩ ගොඩක් තියෙනවා. සමහර විට එය සිදුවනු ඇත, සමහර විට එය විකාරරූපී වනු ඇත, සමහර විට වෙනත් දෙයක් (R 3.0?) එය ඉක්මවා යනු ඇත.

යාවත්කාලීන කිරීම:

නැතිවූ දත්ත / එන්ඒ, මොඩියුල / නාම අවකාශ, formulaවර්ග සහ model.matrixයටිතල පහසුකම්, කුමන්ත්‍රණය ( වර්ග කිරීම ), දත්ත සමුදා සහාය (නමුත් තවමත් දත්ත රාමු වෙත නොවේ) සහ මූල පද මගින් තර්ක ඉදිරිපත් කිරීම සමඟ ජූලියා දැන් දත්ත රාමු සඳහා සහය දක්වයි . දැන් IDE (ජූලියා ස්ටුඩියෝ), වින්ඩෝස් සහාය, සමහර සංඛ්‍යානමය පරීක්ෂණ සහ දිනය / වේලාව සහය ද ඇත.

මට නම්, දත්ත විශ්ලේෂණ භාෂාවක් සඳහා ඉතා වැදගත් දෙයක් වන්නේ සාධාරණ පෙරනිමිති සහ අන්තර්ක්‍රියාකාරී-නැඹුරු මෝස්තර සහිත විමසුම් / සම්බන්ධතා වීජ ගණිත ක්‍රියාකාරිත්වය තිබීමයි. IMO, මා භාවිතා කළ කිසිදු FOSS භාෂාවක් මෙය effectively ලදායී ලෙස කරන්නේ නැත, ආර්.

data.frame අන්තර්ක්‍රියාකාරීව වැඩ කිරීමට ඉතා අවුල් සහගතය - නිදසුනක් ලෙස, එය ආයාචනය මත සමස්ත දත්ත ව්‍යුහය මුද්‍රණය කරයි, $ වාක්‍ය ඛණ්ඩය ක්‍රමලේඛනය සමඟ වැඩ කිරීමට අපහසුය, විමසීමට අතිරික්ත ස්වයං යොමු කිරීමක් අවශ්‍ය වේ (එනම්, DF[DF$x < 10]), එක්වීම සහ එකතු කිරීම අමුතුයි. Data.table මෙම කරදර බොහෝමයක් විසඳයි, නමුත් එය මූලික ක්‍රියාත්මක කිරීමේ කොටසක් නොවන බැවින් බොහෝ R කේතය එහි පහසුකම් භාවිතා නොකරයි.

පයිතන්හි පැන්ඩාස් එකම දෝෂ වලින් පීඩා විඳිති.

මෙම ග්‍රහණයන් නට්පිකි ලෙස පෙනෙන්නට තිබුණද, මෙම දෝෂයන් සමුච්චය වන අතර අවසානයේ දී විශාල වශයෙන් පිරිවැය දැරීමට සිදුවන බැවින් ඒවා සමස්තයක් වශයෙන් වැදගත් වේ.

දත්ත විශ්ලේෂණ පරිසරයක් ලෙස ජූලියා සාර්ථක වීමට නම්, පරිශීලක හිතකාමී වගු දත්ත වර්ගයක් මත SQL වර්ගයේ ක්‍රියාකරුවන් (SQL සින්ටැක්ස් ගමන් මලු නොමැතිව) ක්‍රියාත්මක කිරීමට උත්සාහ කළ යුතුය.

ඩර්ක් සහ එපිග්‍රෑඩ් පැවසූ දේ යටතේ මට අත්සන් කළ හැකිය; දත්ත ආශ්‍රිත ආකාරයේ පද්ධතියක් තුළ R අද්විතීය භාෂාවක් බවට පත් කරන තවත් එක් දෙයක් තිබේ.

R ගේ දත්ත විශේෂයෙන් නිර්මාණය කර ඇත්තේ දත්ත හැසිරවීම සඳහා වන අතර එය දෛශික කේන්ද්‍රීය වන අතර දත්ත රාමු, සාධක, එන්ඒ සහ ගුණාංග වැනි දෑ ඇත.
ජූලියාගේ වර්ග අනෙක් අතට සංඛ්‍යාත්මක-කාර්ය සාධනය-නැඹුරු, එබැවින් අපට පරිමාණයන්, හොඳින් අර්ථ දක්වා ඇති ගබඩා ක්‍රම, වෘත්තීය සමිති සහ ව්‍යුහයන් ඇත.

මෙය අශෝභන ලෙස පෙනුනද, MATLAB සමඟ සංඛ්‍යාලේඛන කිරීමට මෙතෙක් උත්සාහ කර ඇති සියල්ලන්ම එය සැබවින්ම රිදවන බව දනී.

ඉතින්, අවම වශයෙන් මට නම්, ජූලියාට පේළි කිහිපයක සී කැබැල්ලකින් සවි කළ නොහැකි කිසිවක් ඉදිරිපත් කළ නොහැකි අතර සැබවින්ම ප්‍රයෝජනවත් ප්‍රකාශන හැකියාව මරා දමයි.

ජූලියා මැට්ලබ් වෙනුවට ආදේශ කිරීම මට පෙනේ, එය මනුෂ්‍යත්වයට විශාල සේවාවක් වනු ඇත.

ආර් වෙනුවට, නීල් ජී, හාර්ලන් සහ වෙනත් අය සඳහන් කර ඇති සියලු කරුණු සලකා බැලිය යුතු අතර, මා විශ්වාස නොකරන එක් විශාල සාධකයක් ආමන්ත්‍රණය කර ඇත: යෙදුම පහසුවෙන් ස්ථාපනය කිරීම සහ එහි පුස්තකාල.

දැන්, ඔබට මැක්, වින්ඩෝස් හෝ ලිනක්ස් සඳහා R ද්විමය බාගත කළ හැකිය. එය සංඛ්‍යානමය ක්‍රම විශාල ප්‍රමාණයක් සමඟ කොටුවෙන් පිටත ක්‍රියා කරයි. ඔබට පැකේජයක් බාගත කිරීමට අවශ්‍ය නම් එය සරල විධානයක් හෝ මූසික ක්ලික් කිරීමකි. එය ක්‍රියාත්මක වේ.

මම ජූලියා බාගත කිරීමට ගිය අතර එය සරල නැත. ඔබ ද්විමය බාගත කළත්, නිසි පුස්තකාල ලබා ගැනීම සඳහා ඔබට gfortran ස්ථාපනය කළ යුතුය. මම මූලාශ්‍රය බාගත කර උත්සාහ කළ makeඅතර එය ප්‍රයෝජනවත් පණිවිඩයක් නොමැතිව අසාර්ථක විය. මට පරිගණක විද්‍යාව පිළිබඳ උපාධි හා උපාධිධාරී උපාධියක් ඇත, එබැවින් මා එතරම් නැඹුරු නම් මට වටේට ගොස් වැඩ කිරීමට හැකි විය. (මම නොවේ.) ජෝ සංඛ්‍යාලේඛන ician යා එය කරයිද?

R විශාල වශයෙන් පැකේජ තෝරා ගැනීමක් පමණක් නොව, යෙදුමේ ද්විමය හා සෑම පැකේජයක්ම පාහේ ස්වයංක්‍රීයව නිපදවන තරමක් නවීන පද්ධතියක් ඇත. කිසියම් හේතුවක් නිසා, ඔබට ප්‍රභවයෙන් පැකේජයක් සම්පාදනය කිරීමට අවශ්‍ය නම්, එය එතරම් අපහසු නොවේ (ඔබට සුදුසු සම්පාදකයෙකු යනාදිය ඔබේ පද්ධතියේ ස්ථාපනය කර ඇති තාක් කල්). ඔබට මෙම යටිතල ව්‍යුහය නොසලකා හැරිය නොහැක, සෑම දෙයක්ම ගිතූබ් හරහා කරන්න, පුළුල් ලෙස සම්මත කර ගැනීම අපේක්ෂා කරන්න.

සංස්කරණය කරන්න: මට ජූලියා සමඟ රවටා ගැනීමට අවශ්‍ය විය - එය සිත් ඇදගන්නා සුළු පෙනුමක්. ගැටළු දෙකක්:

1) මම අතිරේක පැකේජ ස්ථාපනය කිරීමට උත්සාහ කළ විට (ඒවා ජූලියා ලෙස හැඳින්වූ දේ අමතක කරන්න), එය අපැහැදිලි දෝෂ වලින් අසමත් විය. පෙනෙන විදිහට මගේ මැක් සතුව ඔවුන් බලාපොරොත්තු වූ ආකාරයේ සාදන මෙවලමක් නොමැත. එය අසමත් වනවා පමණක් නොව, මා විසින් අතින් මකා දැමිය යුතු හෝ වෙනත් ස්ථාපනයන් අසාර්ථක වනු ඇත.

2) කේත රේඛාවක යම් පරතරයක් ඔවුන් බල කරයි. මා ඉදිරිපිට විස්තර නොමැත, නමුත් එය මැක්‍රෝස් සමඟ කළ යුතු අතර එහි තර්ක විවර කරන සාර්ව හා වරහන් අතර ඉඩක් නොතිබීම. මම වසර ගණනාවක් සහ භාෂාවන්ගෙන් මගේ කේත හැඩතල ගැන්වීම දියුණු කර ඇති අතර, ඇත්ත වශයෙන්ම මම ශ්‍රිතයක් / සාර්ව නාමයක් සහ ආරම්භක වරහන් අතර ඉඩක් තබන බැවින්, එවැනි සීමාවන් මට ඇත්තෙන්ම දෝෂාරෝපණය කරයි. සමහර කේත ආකෘතිකරණ සීමාවන් මට වැටහී ඇත, නමුත් රේඛාවක් තුළ සුදු අවකාශය?

ජූලියා භාෂාව අලුත් ය; එය ආලෝකයේ වේලාව සති කිහිපයකින් මැනිය හැකිය (එහි සංවර්ධන කාලය ඇත්ත වශයෙන්ම වසර වලින් මැනිය හැකි වුවද). දැන් ආලෝකයේ එම සති ඉතා සිත්ගන්නාසුලු සති විය --- නිදසුනක් ලෙස මෑතදී ස්ටැන්ෆර්ඩ් හි "එය ආරම්භ වී ඇති" කතාව බලන්න --- නමුත් පුළුල් යටිතල පහසුකම් සහ පැකේජ ආධාරයෙන් ඔබ ඉල්ලන දේ සඳහා බොහෝ කාලයක් ගතවනු ඇත. ද්‍රව්‍යකරණය.

ඒ නිසා මම දිගටම R භාවිතා කරන අතර සංවර්ධනය වන විකල්පයන් ගැන සැලකිලිමත් වන්න. ගිය අවුරුද්දේ ගොඩක් අය ක්ලෝජුර් වලට වඩා ගගා ගියා; මේ වසරේ ජූලියා යනු නව රසයයි. එය ඇලී ඇත්දැයි අපි බලමු.

සති හතක භාෂා හතක කතුවරයා වන බ ru ස් ටේට් මෙහි සිටී. මෙන්න සිතුවිලි කිහිපයක්. මම පසු විපරම් පොත සඳහා ජූලියා සමඟ වැඩ කරමින් සිටිමි. පහත දැක්වෙන්නේ සති කිහිපයකට පසු මගේ මතය පමණි.

මූලික බලවේග දෙකක් ක්‍රියාත්මක වේ. පළමුව, සියලුම භාෂාවන්ට ආයු කාලයක් තිබේ. R යම් දිනක ප්‍රතිස්ථාපනය වේ. කවදාදැයි අපි නොදනිමු. නව භාෂාවන්ට පරිණාමය වීමට අතිශය දුෂ්කර කාලයක් තිබේ. නව භාෂාවක් පරිණාමය වූ විට, එය සාමාන්‍යයෙන් අධික වේදනාවක් ඇති කරයි.

මේ කාරණා දෙක සම්බන්ධයි. මට නම්, අපි ආර් වැනි භාෂාවන් වටා තේමාවක් හැඩගස්වා ගැනීමට පටන් ගනිමු. එය ප්‍රමාණවත් නොවේ, එය අවශ්‍ය ප්‍රමාණයට වඩා අමාරුය. කිසියම් කාර්ය සාධන ලියුම් කවරයක් තුළ ජීවත්වීමට සහ ස්ථාපිත පුස්තකාල තුළ රැඳී සිටීමට හැකි අය හොඳයි. වැඩි යමක් අවශ්‍ය නැති අය, ඔවුන් වැඩි යමක් සෙවීමට පටන් ගනී.

කාරණය වන්නේ පරිගණක ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය වෙනස් වෙමින් පවතින අතර ඒවායින් ප්‍රයෝජන ගැනීමට භාෂාව සහ එහි ඉදිකිරීම් එක්තරා ආකාරයකින් ඉදි කළ යුතුය. ජූලියා සමගාමී මුදල් ලබා ගැනීම සිත්ගන්නා සුළුය. එය එවැනි භාෂාවක් සඳහා නිවැරදි දේ ප්‍රශස්ත කරයි: විනිවිද පෙනෙන ව්‍යාප්තිය සහ ක්‍රියාවලි අතර දත්ත කාර්යක්ෂමව චලනය කිරීම. සාමාන්‍ය කාර්යයන්, සිතියම් සහ පරිණාමන සහ වෙනත් දේ සඳහා මම ජූලියා භාවිතා කරන විට, මම කාර්යයන් අමතන්නෙමි. මට ජලනල ගැන කරදර විය යුතු නැත.

මට නම්, ජූලියා එක් ප්‍රොසෙසරයක් මත වේගවත් වීම සිත්ගන්නා කරුණකි, නමුත් ආර්. නිවැරදි භාෂාව ලබා දී උපරිම වාසිය ලබා ගැනීමට.

එය සිදුවීමට උපකාරී වන අනෙක් ලක්ෂණය නම් ඇත්ත වශයෙන්ම මැක්‍රෝස් ය. භාෂාවේ වේගය දැන් තීව්‍ර ය. මැක්‍රෝස් ඔබට වඩා පිරිසිදු හා පිරිසිදු ගොඩනැඟිලි කොටස් තැනීමට ඉඩ දෙයි. පුස්තකාල දෙස බැලීම සිත්ගන්නා සුළු නමුත් සමස්ත පින්තූරයම නොකියයි. ඔබ පුස්තකාලවල වර්ධනය දෙස බැලිය යුතුය. ජූලියාගේ ගමන් මඟ මෙහි බොහෝ සෙයින් කැපී පෙනේ.

ක්ලෝජුර් සමහරුන්ට සිත්ගන්නා සුළු වන්නේ ආර් ට කළ හැකි තාක්ෂණික භාෂාවක් නොමැති නිසා සමහරු එම හිඩැස පිරවීම සඳහා පොදු අරමුණු සහිත භාෂාවක් දෙස බලති. මම ඇත්තටම විශාල රසිකයෙක්. නමුත් ක්ලෝජුර් යනු ඉතා බරපතල මොළයේ යුද්ධයකි. තාක්ෂණික පරිගණකකරණය කිරීමට අවශ්‍ය ක්‍රමලේඛකයින් සඳහා ක්ලෝජුර් ඇත. එය ඉංජිනේරුවන්ට හා විද්‍යා .යන්ට නොවේ. ඉගෙන ගැනීමට බොහෝ දේ ඇත.

ඉතින් මට නම්, ජූලියා හෝ ඒ වගේ දෙයක් යම් දවසක ආර් වෙනුවට ආදේශ කරයි. එය කාලය පිළිබඳ කාරණයකි.

මම නව භාෂාවක් දකින සෑම අවස්ථාවකම, ඒ වෙනුවට පවතින භාෂාවක් වැඩිදියුණු කළ නොහැක්කේ මන්දැයි මම මගෙන්ම අසමි.

පයිතන්ගේ විශාල වාසි වන්නේ

• පොහොසත් මොඩියුල සමූහයක් (සංඛ්‍යාලේඛන පමණක් නොව, පුස්තකාල සැලසුම් කිරීම, පීඩීඑෆ් වෙත ප්‍රතිදානය ආදිය)
• දිගු කාලීනව ඔබට අවශ්‍ය වන භාෂා ව්‍යුහයන් (විශාල ව්‍යාපෘතියක ඔබට අවශ්‍ය විරෝධතා-නැඹුරු ඉදිකිරීම්; සංවර්ධනය සරල කරන සැරසිලි කරුවන්, වසා දැමීම් ආදිය)
• බොහෝ නිබන්ධන සහ විශාල ආධාරක ප්‍රජාවක්
• සිතියම් ගත කිරීම සඳහා ප්‍රවේශය, ඔබට සැකසීමට විශාල දත්ත ප්‍රමාණයක් තිබේ නම් සහ එය පොකුරක් මත ධාවනය කිරීම සඳහා සත කිහිපයක් ගෙවීමට කමක් නැත.

ආර්, ජූලියා යනාදිය අභිබවා යාමට පයිතන් භාවිතා කළ හැකිය

• තනි යන්ත්‍රයකින් ඔබට වැඩි වේගයක් ලබා දීම සඳහා සීමා කරන ලද පයිතන් සඳහා නියමිත වේලාවට සම්පාදනය කිරීම (නමුත් ඔබට ප්‍රමාදයට මුහුණ දිය හැකි නම් සිතියම්කරණය තවමත් හොඳය)
• පොහොසත් සංඛ්‍යාන පුස්තකාලයක්

ජූලියා ඉතා ඉක්මණින් ආර් භාර ගන්නේ නැත. මයික්‍රොසොෆ්ට් ආර් විවෘතව තිබේදැයි බලන්න.

https://mran.revolutionanalytics.com/open/

මෙය R හි වැඩිදියුණු කළ අනුවාදයක් වන අතර එය ඔබේ පරිගණකයේ සියලුම හරයන් ස්වයංක්‍රීයව භාවිතා කරයි. එය එකම R, එකම භාෂාව, එකම පැකේජ වේ. ඔබ එය ස්ථාපනය කරන විට, RStudio එය කොන්සෝලය තුළද භාවිතා කරයි. MRO හි වේගය ජූලියාට වඩා වේගවත් ය. මම බර වැඩ කරන පරිගණක විශාල ප්‍රමාණයක් කරන අතර ජූලියා වසරකට වැඩි කාලයක් භාවිතා කර ඇත. මම මෑතකදී R වෙත මාරු වූයේ R ට වඩා හොඳ සහයෝගයක් ඇති නිසා සහ RStudio නියම සංස්කාරකයකු වන බැවිනි. ජූලියා තවමත් මුල් අවධියේ පසුවන අතර ඉතා ඉක්මනින් පයිතන් හෝ ආර් අල්ලා නොගනී.

පහත දැක්වෙන දේ බොහෝ විට පිළිතුරක් වීමට සුදුසු නැත, නමුත් වෙනත් කෙනෙකුගේ ප්‍රතිචාරයට අදහස් දැක්වීමක් ලෙස භූමදාන කිරීම ඉතා වැදගත් වේ ...

මතක පරිභෝජනය ගැන වැඩි යමක් මා අසා නැත. R හි සමස්ත අර්ථකථන අගය ඉක්මවා යාම වේදනාකාරී විය හැකි අතර, මෙය භාෂාව පිළිබඳ එක් විවේචනයක් වී ඇත (මෙය දැනටමත් විශාල පැකේජ කීයක් තිබේද යන්න වෙනමම ප්‍රශ්නයකි). හරයෙන් පිටත සැකසුම් සමඟ ගනුදෙනු කිරීමේ ක්‍රම මෙන්ම හොඳ මතක කළමනාකරණය වැදගත් වේ (උදා: අංකපීගේ මතක සිතියම්ගත කළ අරා හෝ පයිටබල් , හෝ විප්ලව විශ්ලේෂණ xdf ආකෘතිය). PyPy හි JIT සම්පාදකයා කැපී පෙනෙන Python මිණුම් සලකුණු සඳහා ඉඩ ලබා දෙන අතර, මතක පරිභෝජනය තරමක් ඉහළ විය හැකිය. ඉතින්, ජූලියා සහ මතක භාවිතය පිළිබඳ අත්දැකීම් තවමත් කිසිවෙකුට තිබේද? වින්ඩෝස් "ඇල්ෆා" අනුවාදයේ මතක කාන්දුවීම් ඇති බවක් පෙනෙන්නට ඇති අතර එය නිසැකවම ආමන්ත්‍රණය කරනු ඇති අතර භාෂාව සමඟ සෙල්ලම් කිරීමට ලිනක්ස් පෙට්ටියකට ප්‍රවේශ වීමට මම තවමත් බලා සිටිමි.

මා කලින් සඳහන් කළ හේතු රාශියක් නිසා ජූලියා ආර් වෙනුවට ආදේශ කරනු ඇතැයි සිතිය නොහැකිය. ජූලියා යනු මැට්ලැබ් ආදේශකයක් මිස ආර් ආදේශකයක් නොවේ; ඔවුන්ට විවිධ අරමුණු ඇත. ජූලියාට අංගසම්පූර්ණ සංඛ්‍යාලේඛන පුස්තකාලයක් තිබියදීත්, කිසිවෙකු එහි සංඛ්‍යාලේඛන පන්තියක් හඳුන්වාදීමට උගන්වන්නේ නැත.

කෙසේ වෙතත්, එය ඇදහිය නොහැකි ප්‍රදේශයක් වන්නේ සී / සී ++ ට වඩා අඩු වේදනාකාරී වේග-ප්‍රශස්ත ක්‍රමලේඛන භාෂාවක් ලෙස ය. එය ආර් (ආර්සීපී ශෛලියේ) සමඟ බාධාවකින් තොරව සම්බන්ධ කර තිබේ නම්, කේතයේ වේග-විවේචනාත්මක කොටස් ලිවීමේදී එය ටොන් ගණනක් භාවිතා කරනු ඇත. අවාසනාවට එවැනි සබැඳියක් දැනට නොමැත:

/programming/9965747/linking-r-and-julia

මම ජූලියා නවකයෙක්, ආර් දක්ෂයි. ජූලියා මෙතෙක් සිත්ගන්නාසුලු වීමට හේතු වූයේ කාර්ය සාධනය සහ අනුකූලතාව නැඹුරු වීමයි.

GPU මෙවලම්. සංඛ්‍යානමය යෙදුමක් සඳහා CUSPARSE භාවිතා කිරීමට මම කැමතියි. CRAN ප්‍රති results ලවලින් පෙනී යන්නේ එතරම් දෙයක් නොමැති බවයි. ජූලියා සතුව බන්ධන තිබේ.

using CUSPARSE
N = 1000
M = 1000
hA = sprand(N, M, .01)
hA = hA' * hA
dA = CudaSparseMatrixCSR(hA)
dC = CUSPARSE.csric02(dA, 'O') #incomplete Cholesky decomp
hC = CUSPARSE.to_host(dC)

HPC මෙවලම්. කෙනෙකුට බහු පරිගණක නෝඩ් සමඟ අන්තර්ක්‍රියාකාරීව පොකුරු භාවිතා කළ හැකිය.

nnodes = 2
ncores = 12    #ask for all cores on the nodes we control
procs = addprocs(SlurmManager(nnodes*ncores), partition="tesla", nodes=nnodes)
for worker in procs
    println(remotecall_fetch(readall, worker, `hostname`))
end

පයිතන් අනුකූලතාව. පයිතන් පරිසර පද්ධතියට ප්‍රවේශය ඇත. උදා: මොළයේ අනුරූප දත්ත කියවන්නේ කෙසේදැයි සොයා ගැනීම සරල ය:

import PyCall
@pyimport nibabel

fp = "foo_BOLD.nii.gz"
res = nibabel.load(fp)
data = res[:get_data]();

සී අනුකූලතාව. පහත දැක්වෙන්නේ සී සම්මත පුස්තකාලය භාවිතා කරමින් අහඹු නිඛිලයක් ජනනය කිරීමයි.

ccall( (:rand, "libc"), Int32, ())

වේගය. R හි rnorm ට එරෙහිව Distributions.jl පැකේජය පරිපූර්ණ වූයේ කෙසේදැයි මම සිතමි - එය ප්‍රශස්ත යැයි මම සිතමි.

julia> F = Normal(3,1)
Distributions.Normal(μ=3.0, σ=1.0)

julia> @elapsed rand(F, 1000000)
0.03422067

R හි:

> system.time(rnorm(1000000, mean=3, sd=1))
   user  system elapsed 
  0.262   0.003   0.266 

ජූලියා 1.0 ඉතා ප්‍රයෝජනවත් IDE (ජූනෝ) සමඟ එළියට පැමිණ තිබේ. පයිතන් දැනටමත් යන්ත්‍ර ඉගෙනීමට ආධිපත්‍යය පතුරුවා ඇති අතර එය අනෙක් සෑම ආකාරයකම සංඛ්‍යානමය විශ්ලේෂණයන්හි ආධිපත්‍යය දරමින් සිටින බැවින් එය සාදයට තරමක් ප්‍රමාද විය. එසේ පැවසුවහොත්, වේගවත් සංවර්ධන කාලය සහ ක්‍රියාත්මක කිරීම අත්‍යවශ්‍ය බැවින් ජූලියා දැනටමත් මූල්‍ය හා වෙළඳ ඇල්ගොරිතමයන්හි ප්‍රමුඛස්ථානයට පැමිණ ඇත. මගේ මතය අනුව, පැහැදිලිවම වඩා හොඳ වෙනත් භාෂාවක් නොපැමිණෙන්නේ නම්, ජූලියාගේ ප්‍රමුඛත්වය ඉහළ යාම බොහෝ විට මේ වගේ දෙයක් වනු ඇත:

(1) එය MATLAB හි දිවා ආහාරය අනුභව කිරීමට පටන් ගනී. MATLAB භාවිතා කරන්නන් MATLAB වාක්‍ය ඛණ්ඩයට කැමති නමුත් අනෙක් සියල්ලටම වෛර කරති. මන්දගාමී බව, මිල අධික බලපත්‍ර, මෙට්‍රික්ස් නොවන සංකීර්ණ දත්ත ව්‍යුහයන් සමඟ කටයුතු කිරීමට ඇති ඉතා සීමිත ක්‍රම. මට මතකයි එක් උපුටා දැක්වීමක් "ජූලියා මැට්ලබ් වෙනුවට ආදේශ කළහොත් එය මනුෂ්‍යත්වයට විශාල සේවාවක් වනු ඇත". MATLAB භාවිතා කරන්නන්ට ඉතා ඉක්මණින් ජූලියා පිළිබඳ ප්‍රවීණයෙකු විය හැකි අතර MATLAB ට කළ හැකි දේට වඩා බොහෝ දේ කරන ගුණාත්මක කේත ලිවීම පහසු වීම ගැන පුදුමයට පත් වනු ඇත (ඔබට වේගයෙන් අරා දැමිය හැකි ව්‍යුහයන් ඉක්මණින් නැවත ක්‍රියාත්මක කළ හැකිද?). එපමණක් නොව, පර්යේෂකයන්ට ජූලියා හි බරපතල මෙවලම් පෙට්ටි සෑදිය හැකිය (කුඩා කණ්ඩායමක් වන ආචාර්ය උපාධිධාරීන් ලෝක මට්ටමේ අවකල සමීකරණ පැකේජයක් ලිවීය) එය MATLAB සමඟ කළ නොහැකි විය.

(2) එය සංඛ්‍යාත්මක ක්‍රම සහ සමාකරණ පිළිබඳ පර්යේෂණ භාර ගැනීම ආරම්භ කරයි. එම්අයිටී එහි බර ජූලියා පසුපස හඹා යන අතර පර්යේෂණ ප්‍රජාව එම්අයිටී වෙත සවන් දෙයි. සංඛ්‍යාත්මක සමාකරණ සහ නව සංඛ්‍යාත්මක ක්‍රම යනු පුස්තකාල නොමැති වැරදි ලෙස අර්ථ දක්වා ඇති ගැටළු ය. භාෂාවක් ලෙස ජූලියා බැබළෙන්නේ මෙහිදීය; පුස්තකාල නොමැති නම්, වෙනත් ඕනෑම භාෂාවකට වඩා වේගවත් ගුණාත්මක කේතයක් ජූලියා හි ලිවීම පහසුය. එය ගණිත ians යන් සඳහා ගණිත ians යින් විසින් ලියන ලද සංඛ්‍යාත්මක / සමාකරණ භාෂාවක් වනු ඇත (තවමත් R ට සමානද?)

(3) යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ තවත් ඉදිරි ගමනක් ජූලියාට අද්දර ලබා දෙයි. මෙය සිදුවිය නොහැකි විය හැකි ආදේශක කාඩ්පතකි. ටෙන්සර් ෆ්ලෝ විශිෂ්ටයි, නමුත් එය හැක් කිරීම අතිශයින් දුෂ්කර ය. පයිතන් දැනටමත් ඉරිතැලීම් පෙන්වීමට පටන් ගෙන ඇති අතර ටෙන්සර් ෆ්ලෝ ස්විෆ්ට් භාවිතා කිරීමට පටන් ගෙන ඇත (ජූලියාට ගෞරවනීය සඳහනක් ලැබීමත් සමඟ). තවත් යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ ප්‍රගතියක් සිදුවුවහොත්, ෆ්ලූක්ස්.ජේල් වැනි ජූලියා පැකේජයක් ක්‍රියාත්මක කිරීම හා හැක් කිරීම වඩාත් පහසු වනු ඇත.

(4) ජූලියා ආර් දක්වා සෙමින් අල්ලා ගැනීමට පටන් ගනී, එය ටික වේලාවක් ගතවනු ඇත. MATLAB හි සංඛ්‍යාලේඛන කිරීම වේදනාකාරී ය, නමුත් Juila දැනටමත් MITLAB ට වඩා Distributions.jl සමඟ ඉදිරියෙන් සිටී. කාරණය නම්, ආර් වැඩ ප්‍රවාහ පහසුවෙන් ජූලියාට පරිවර්තනය කළ හැකිය. R ට ඇති එකම සැබෑ වාසිය නම් සංඛ්‍යාලේඛන ians යින් සඳහා සංඛ්‍යාලේඛන ians යින් විසින් බොහෝ පැකේජ ලියා තිබීමයි. කෙසේ වෙතත්, මෙම ක්‍රියාවලිය ජූලියා හි ද පහසු ය. වෙනස නම් ජූලියා වේගයෙන් පහළට යන අතර කාර්ය සාධනය සඳහා ඔබට වෙනත් භාෂාවක් භාවිතා කිරීමට අවශ්‍ය නැත (වඩා “බැරෑරුම්” R පැකේජ C වැනි භාෂාවලින් ලියා ඇත). R හි ඇති ගැටළුව නම් R හි ලියා ඇති පැකේජ විශාල දත්ත කට්ටල හැසිරවීමට ප්‍රමාද වීමයි. එකම විකල්පය වන්නේ පැකේජ වෙනත් භාෂාවකට පරිවර්තනය කිරීම ආර් හි සංවර්ධනය ජූලියාට වඩා මන්දගාමී ක්‍රියාවලියකි.

විවිධ ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය භාවිතා කරමින් වඩා හොඳ වේගයක් සහ පහසුවෙන් සමාන්තරකරණය කිරීමේ පොරොන්දුවෙන් මම උනන්දු වෙමි. එම හේතුව නිසා මම නිසැකවම ජූලියා සංවර්ධනය දෙස බලා සිටිමි, නමුත් සාමාන්‍ය රේඛීය මිශ්‍ර මාදිලි හැසිරවිය හැකි වන තෙක් එය භාවිතා කිරීමට මට හැකියාවක් නැත, හොඳ ජනක බූට්ස්ට්‍රැප් පැකේජයක් ඇත, ගොඩනැඟිලි සැලසුම් කිරීම සඳහා සරල ආදර්ශ භාෂාවක් ggplot2 ට සමාන හැකියාව සහ පුළුල් පරාසයක් ඇත. යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ ඇල්ගොරිතම වලින්.

මෙවලම් තෝරා ගැනීමේදී මූලධර්මවාදී ආකල්පයක් දැරීමට කිසිදු සංඛ්‍යාලේඛන ician යෙකුට නොහැක. කාර්යය වඩාත් කාර්යක්ෂමව සිදු කිරීමට අපට හැකි ඕනෑම දෙයක් අපි භාවිතා කරමු. මගේ අනුමානය නම් මම තව අවුරුදු කිහිපයක් R සමඟ රැඳී සිටිනු ඇත, නමුත් සතුටින් පුදුම වීම සතුටක් වනු ඇත.

R හි NA හි සුඛෝපභෝගී කාර්ය සාධන ද ties ුවම් නොමැතිව පැමිණෙන්නේ නැත. ජූලියා කුඩා කාර්ය සාධන ද penalty ුවමක් සමඟ එන්ඒ සඳහා සහය දක්වන්නේ නම් එය සංඛ්‍යාලේඛන ප්‍රජාවේ කොටසකට සිත්ගන්නාසුළු වනු ඇත, නමුත් ආර් සමඟ සංයුක්ත කේත භාවිතා කරන විට එන්ඒ ද සැලකිය යුතු අමතර වැඩක් කරයි.

R හි ඇති බොහෝ පැකේජ රඳා පවතින්නේ පැරණි භාෂාවලින් (C, Fortran, හෝ C ++) ලියා ඇති ක්‍රියාකාරකම් මත ය. සමහර අවස්ථා වලදී සම්පාදනය කරන ලද ක්‍රියාකාරකම් R ට පිටතින් සංවර්ධනය කරන ලද අතර පසුව R පුස්තකාල පැකේජ සඳහා පදනම ලෙස භාවිතා කරන ලදී. අනෙක් අයගේ ක්‍රියාකාරකම් මුලින්ම ක්‍රියාත්මක වූයේ ආර් වලින් වන අතර පසුව කාර්ය සාධනය අඩු බව පෙනී ගිය විට විවේචනාත්මක කොටස් සම්පාදනය කරන ලද භාෂාවකට පරිවර්තනය කරන ලදී. සමාන ක්‍රියාමාර්ග ක්‍රියාත්මක කිරීමට භාවිතා කළ හැකි නම් ජූලියා ආකර්ශනීය වනු ඇත. සම්පාදනය කරන ලද කේත සමඟ R භාවිතා කරන විට අප සතුව ඇති දේ සම්බන්ධයෙන් NA හැසිරවීම සරල කරන අයුරින් NA සඳහා පහත් මට්ටමේ සහාය සැලසුම් කිරීමට අවස්ථාවක් තිබේ.

R පුස්තකාල විශාල සංඛ්‍යාවක් නිරූපණය කරන්නේ බොහෝ පරිශීලකයින්ගේ උත්සාහයයි. මෙය කළ හැකි වූයේ R වෙනත් ආකාරයකින් ලබා ගත නොහැකි / දැරිය හැකි හැකියාවන් ලබා දී ඇති බැවිනි. ජූලියා බහුලව භාවිතා වීමට නම්, එය සොයා ගන්නා පරිශීලකයින් කණ්ඩායමක් අවශ්‍ය වන අතර, ඔවුන්ට අවශ්‍ය දේ විකල්පයන්ට වඩා බෙහෙවින් හොඳ දේ කරයි. ) පවතින භාෂාවලින් ලබා ගත හැකිය.

මම ඉදිරියෙන් සිටිමි, මට ආර් සමඟ අත්දැකීම් නැත, නමුත් එය සංඛ්‍යානමය විශ්ලේෂණය සඳහා විශිෂ්ට මෙවලමක් යැයි සිතන බොහෝ පුද්ගලයින් සමඟ වැඩ කරමි. මගේ පසුබිම දත්ත ගබඩාවේ පවතින අතර, ජූලියා පහසුවෙන් බෙදා හරින ලද නමුත් වඩා සම්මත ක්‍රමලේඛන ආකෘතියක් නිසා, සාම්ප්‍රදායික ETL මෙවලම්වල පරිණාමන කොටස සඳහා එය ඉතා රසවත් ආදේශකයක් විය හැකි යැයි මම සිතමි. ප්‍රමිතිගත පරිවර්තනයක් පහසුවෙන් නිර්මාණය කිරීම, හෝ පෙර දත්ත කට්ටලයක් මත දැනටමත් සිදු කර ඇති පරිවර්තනයක ප්‍රති results ල නැවත භාවිතා කිරීම. තදින් අර්ථ දක්වා ඇති සහ ටයිප් කළ ටුපල් සඳහා වන සහයෝගය කැපී පෙනේ, මට දැනටමත් ගණනය කර ඇති ටුපල් වලින් වඩාත් සවිස්තරාත්මක ටුපල් (කරුණු වගු) සෑදීමට අවශ්‍ය වන OLAP කියුබ් එකක් සෑදීමට අවශ්‍ය නම්, අද ETL මෙවලම් වලට ඒ ගැන කථා කිරීමට 'ගොඩනැඟිලි කොටස්' නොමැත උදව් කරන්න පුළුවන්, මෙම කර්මාන්තය අතීතයේ දී විවිධාකාරයෙන් මෙම ගැටළුව වටා කටයුතු කර ඇත, නමුත් වෙළඳාමේ අක්‍රමිකතා ඇත. සාම්ප්‍රදායික ක්‍රමලේඛන භාෂාවන්ට කේන්ද්‍රීයව අර්ථ දක්වා ඇති පරිවර්තනයන් ලබා දීමෙන් උපකාර කළ හැකි අතර, ජූලියාට වඩාත් සංකීර්ණ දත්ත ගබඩා පද්ධතිවල පොදු නොවන සම්මත නොවන එකතු කිරීම් සහ බෙදා හැරීම් සරල කළ හැකිය.

ඔබට ජූලියා සහ ආර් එකට භාවිතා කළ හැකිය. ඇත ජූලියා-කිරීමට ආර් අතුරු මුහුණත . මෙම පැකේජ සමඟ ඔබට ජූලියා සමඟ සෙල්ලම් කළ හැකිය.

ජූලියාට සංඛ්‍යාලේඛන බවට පත්වීමේ සෑම අවස්ථාවක්ම නිසැකය. බලය භාවිතා කරන්නන්ගේ සිහිනය සැබෑ වේ, උදාහරණයක් ලෙස එස්ඒඑස් ගන්න, එහි බලය සී හි ලියා ඇති බොහෝ ප්‍රොක්සිවල ඇත - ජූලියාට කළ හැකි දෙය නම් ප්‍රභව කේතය සමඟ ප්‍රොක්සි ඔබට ලබා දීමයි. SAS / iml සමඟ දත්ත වර්ග බෙදා හැරීම. මෙම බලු පැටියාට කළ හැකි දේ පිළිබඳ හසුරුවීමක් ලැබීමෙන් පසු සංඛ්‍යාලේඛන ians යින් ජූලියා වෙත පැමිණෙනු ඇති බවට මට කිසිදු සැකයක් නැත.

ඔව්, ජූලියා ඉතා ඉක්මණින් ආර් අභිබවා යනු ඇත. මූලික හේතු වනුයේ "මැක්‍රෝස්" ය, භාෂාවෙන් 95% ක් ජූලියා හි ක්‍රියාත්මක වන අතර එහි ශබ්දය රහිත, විචක්ෂණශීලී වාක්‍ය ඛණ්ඩයකි. ඔබට ලිස්ප් වර්ගයේ භාෂා පිළිබඳ අත්දැකීම් නොමැති නම් ඔබට එය තවමත් නොතේරෙනු ඇත, නමුත් ආර් සූත්‍ර අතුරුමුහුණත යල් පැන ගිය හා කැත යාන්ත්‍රණයක් වන්නේ කෙසේද යන්න ඔබට ඉක්මනින් පෙනෙනු ඇත, තවද සීඑල් හා සමාන විශේෂිත ආකෘති ක්ෂුද්‍ර භාෂා මගින් ප්‍රතිස්ථාපනය වේ. ලූප් මැක්‍රෝ. වස්තුවක පහත් මට්ටමේ යොමු කිරීම් වලට ප්‍රවේශ වීම ද විශාල ප්ලස් වේ. මම හිතන්නේ R තවමත් පරිශීලකයාගෙන් සැඟවුණු අභ්‍යන්තරය දේවල් සරල කරනවාට වඩා සංකීර්ණ කර නොගනී.

මා දැන් දකින පරිදි (වසර ගණනාවක් තිස්සේ ආර් පිටුපස අධික ලෙස භාවිතා කිරීම සහ ජූලියා අත්පොත කියවීම අවසන් කිරීම), ආර් සම්බන්ධයෙන් ජූලියාගේ ප්‍රධාන අඩුපාඩු ව්‍යුහාත්මක උරුමයට සහාය නොදක්වයි (මෙය හිතාමතාම විය). ජූලියාගේ වර්ගයේ පද්ධතිය S4 ට වඩා අඩු අභිලාෂයක් ඇත; එය බහු යැවීම සහ බහු උරුමයන් සඳහා ද සහාය වේ, නමුත් අල්ලා ගැනීමක් සමඟ - ඇත්තේ කොන්ක්‍රීට් පංතිවල එක් මට්ටමක් පමණි. අනෙක් අතට, R හි පන්ති ධූරාවලිය මට්ටම් 3 කට වඩා ගැඹුරින් මා දකින්නේ කලාතුරකිනි.

කාලය කියනු ඇත, නමුත් බොහෝ R පරිශීලකයින් සිතනවාට වඩා ඉක්මනින් එය සිදුවනු ඇත :)

ජූලියාගේ පළමු ඉලක්ක භාවිත අවස්ථා සංඛ්‍යාත්මක ගැටලු වේ. මූලික වශයෙන්, ඔබට මෙම විශ්ලේෂණයන් සහ පරිගණක විද්‍යා ක්ෂේත්‍රයන් දත්ත විද්‍යාව (දත්ත මත පදනම් වූ) සහ සමාකරණ විද්‍යාව (ආකෘති මෙහෙයවන) බවට බිඳ දැමිය හැකිය. ජූලියා පළමුවෙන්ම විද්‍යා භාවිතය පිළිබඳ සිද්ධීන් සමඟ කටයුතු කරයි. ඔවුන් දත්ත විද්‍යා සිද්ධීන් සමඟ ද කටයුතු කරයි, නමුත් වඩා සෙමින්. R කිසි විටෙකත් සමාකරණ විද්‍යාවට එතරම් ප්‍රයෝජනවත් නොවනු ඇත, නමුත් ජූලියා වසර දෙකකින් දෙකටම ඉතා ප්‍රයෝජනවත් වනු ඇත.

පරිශීලකයාට විනිවිදභාවයෙන් මතකයට නොගැලපෙන විශාල දත්ත කට්ටලවලට ඕනෑම කාර්යයක් යෙදීමට එයට හැකියාව තිබිය යුතුය.
අවම වශයෙන් ධාවනය වන මිශ්‍ර ප්‍රයෝග ආකෘති, පැවැත්මේ ආකෘති හෝ තැටියට ගැලපෙන නමුත් මතකයේ නොමැති දත්ත කට්ටලවල MCMC ඇතුළත් වේ. පරිගණක කිහිපයක බෙදා හරින ලද දත්ත කට්ටලවල හැකි නම්.