Julia è un linguaggio di programmazione veloce, dinamico, componibile e di uso generale, adatto all'analisi dei dati statistici, all'apprendimento automatico, alla differenziazione automatica, ad altri modelli numerici e a programmi per scopi più generali. Sembra un linguaggio di scripting, ma viene eseguito compilato, utilizzando la tecnologia del compilatore Just-In-Time (JIT) per compilare il codice al volo. È stato progettato da zero per supportare il multithreading, il multiprocessing e il multiprocessing distribuito. Julia risolve il problema delle "due lingue": non è necessaria una lingua per la prototipazione semplice e una seconda lingua per la velocità, poiché Julia è già facile e veloce da usare. Puoi scrivere il tuo codice ad alte prestazioni in Julia stessa.
Questa proposta sarebbe quella di supportare Julia in modo simile a come è attualmente supportato Python.
I tipi di dati sono altamente compatibili tra le due lingue
| Tipo di dati JMP | Tipo di dati Julia |
| Booleano | Booleano |
| Tabella dati | DataFrames.jl |
| Matrice associativa | Dizionario |
| Numerico | Float64 |
| Matrice | Matrice Float64 |
| Elenco | tupla |
| Corda | Stringa Unicode |
Un vantaggio di Julia rispetto a Python è che non esiste Numpy: la funzionalità è semplicemente integrata.
Inoltre, invece di dire agli utenti quali pacchetti devono installare, JMP potrebbe utilizzare PackageCompiler.jl per creare un file binario autonomo di Julia con tutti i pacchetti richiesti da JMP e distribuirlo con JMP. L'integrazione di Julia funzionerebbe immediatamente (o "al termine del programma di installazione"). Gli utenti Julia avanzati avrebbero la possibilità di sostituirlo, ma per tutti gli altri funziona e basta.
Julia è un linguaggio entusiasmante e in rapida crescita nel campo della statistica, dell'apprendimento automatico e del calcolo scientifico. Vedi L'irragionevole efficacia del linguaggio di programmazione Julia , di Lee Phillips (9/10/2020).
L'aggiunta del supporto per Julia consentirebbe inoltre agli utenti di inserire alcuni strumenti e codifica all'avanguardia nei propri script JSL.
Ho condiviso alcune istruzioni per chiamare Julia con JSL qui https://community.jmp.com/t5/JMPer-Cable/How-to-The-Julia-programming-lingual-in-JMP/ba-p/480125 . È un po' complicato, ma trovo che possa funzionare per alcuni flussi di lavoro semplici.
Un'altra nota sui tipi di dati; Julia ha un buon supporto per i valori mancanti
| Tipo di dati JMP | Tipo di dati Julia |
| vuoto() | Niente |
| mancante (.) | mancante |
