ジュリアは、統計データ分析、機械学習、自動微分、その他の数値モデリング、およびより汎用的なプログラムに適した、高速で動的な構成可能な汎用プログラミング言語です。 スクリプト言語のように感じますが、コンパイル済みで実行されます。Just-In-Time（JIT）コンパイラテクノロジを使用して、コードをオンザフライでコンパイルします。 マルチスレッド、マルチプロセッシング、および分散マルチプロセッシングをサポートするようにゼロから設計されました。 ジュリアは「2つの言語」の問題を解決します。ジュリアはすでに使いやすいので、プロトタイピングを使いやすくするために1つの言語を必要とせず、スピードを上げるために2番目の言語を必要としません。と速い。 Julia自体で高性能コードを書くことができます。
この提案は、Pythonが現在サポートされている方法と同様にJuliaをサポートすることです。
データ型は2つの言語間で高い互換性があります
| JMPデータ型 | ジュリアデータ型 |
| ブール値 | ブール値 |
| データ表 | DataFrames.jl |
| 連想配列 | 辞書 |
| 数値 | Float64 |
| マトリックス | Float64マトリックス |
| リスト | タプル |
| ストリング | Unicode文字列 |
Pythonに対するJuliaの利点の1つは、Numpyがないことです。つまり、機能が組み込まれているだけです。
さらに、インストールする必要のあるパッケージをユーザーに通知する代わりに、JMPはPackageCompiler.jlを使用して、JMPが必要とするすべてのパッケージを含むJuliaのスタンドアロンバイナリを作成し、それをJMPで配布できます。Juliaの統合は、箱から出してすぐに（または「インストールプログラムが終了した後」）機能します。 上級ジュリアユーザーはそれを置き換えるオプションがありますが、他のすべての人にとっては、それはうまくいきます。
ジュリアは、統計、機械学習、科学計算において、刺激的で急速に成長している言語です。 見るJuliaプログラミング言語の不当な効果、Lee Phillips（2020年10月9日）。
Juliaのサポートを追加すると、ユーザーは最先端のツールとコーディングをJSLスクリプトにドロップすることもできます。
データ型に関するもう1つの注意。ジュリアは欠測値を適切にサポートしています
| JMPデータ型 | ジュリアデータ型 |
| 空（） | なし |
| ない （。） | ない |
ここでJSLとジュリアに電話するためのいくつかの指示を共有しましたhttps://community.jmp.com/t5/JMPer-Cable/How-to-The-Julia-programming-language-in-JMP/ba-p/480125 。 少し複雑ですが、いくつかの単純なワークフローで機能することがわかりました。
