趋近智
正确配置您的 Julia 环境是顺畅进行机器学习开发的一个必要步骤。首先,您需要安装 Julia,熟悉其交互式命令行,选择编辑器,并安装一些基本软件包。
首先,您需要下载并安装 Julia。 Julia 语言官方网站 julialang.org 是下载的权威来源。您会找到适用于所有主流操作系统的安装程序:Windows、macOS 和 Linux,以及详细的安装说明。
Julia 提供不同版本:
下载适用于您系统的安装程序,并按照提供的说明操作。在 Linux 和 macOS 上,您可能还会通过 apt、yum 或 brew 等软件包管理器找到 Julia,但直接从网站下载可确保您获得最新版本。
安装完成后,通过打开系统终端(或 Windows 上的命令提示符)并输入以下命令进行验证:
julia
此命令应启动 Julia 的交互式会话,即 REPL(Read-Eval-Print Loop,读取-评估-打印循环),您将看到显示 Julia 版本的横幅,后跟 julia> 提示符。
_
_ _ _(_)_ | Documentation: https://docs.julialang.org
(_) | (_) (_) |
_ _ _| |_ __ _ | Type "?" for help, "]?" for Pkg help.
| | | | | | |/ _` | |
| | |_| | | | (_| | | Version x.y.z (YYYY-MM-DD)
_/ |\__'_|_|_|\__'_| | Official https://julialang.org/ release
|__/ |
julia>
要退出 REPL,请键入 exit() 或按 Ctrl+D。
REPL 对任何 Julia 开发者来说都是一个非常有用的工具。它让您可以交互式执行 Julia 代码、快速验证想法、检查对象和管理软件包。当您在终端中输入 julia 时,就进入了 REPL。
julia> 提示符是您输入 Julia 表达式的地方。按下 Enter,Julia 将评估表达式并输出结果。
julia> 1 + 1
2
julia> println("Hello, Julia for ML!")
Hello, Julia for ML!
REPL 有几种有用的模式:
?): 在 julia> 提示符下键入 ?,它会变为 help?>。然后您可以键入任何函数或宏的名称以获取其文档。按退格键可返回 Julia 提示符。
julia> ?println
search: println printstyled print print_shortest sprint
println([io::IO], xs...)
Print (using print) xs followed by a newline.
If io is not supplied, prints to stdout.
Examples
≡≡≡≡≡≡≡≡≡≡
julia> println("Hello, world")
Hello
julia> io = IOBuffer();
julia> println(io, "Hello")
julia> String(take!(io))
Hello, \n
]): 在 julia> 提示符下键入 ],它会变为 (@vX.Y) pkg>。此模式用于 Julia 的内置软件包管理器 Pkg。您可以在此添加、删除、更新软件包,以及管理项目环境。我们将在下面稍微提及此模式,并在本章稍后专门的部分中详细介绍 Pkg.jl。按退格键可返回 Julia 提示符。在 REPL 中尝试是学习 Julia 语法和功能的好方法。
尽管 REPL 非常适合快速任务,但对于大型项目,您会需要一个更强大的编辑器或集成开发环境 (IDE)。以下是 Julia 开发的一些流行选择:
IJulia.jl 软件包提供了很好的支持。Notebooks 非常适合进行数据分析,将代码、文本、公式和可视化内容整合在一个文档中。对于机器学习任务,VS Code 或 Jupyter Notebooks 尤其适合,因为它们能够轻松运行代码、可视化数据和管理复杂项目。
配置 Julia 开发环境的主要步骤和工具。详细的软件包管理将在后续讨论。
Julia 的强大功能通过其丰富的软件包生态系统得到很大扩展。您可以使用 REPL 中的 Pkg 模式安装软件包。如果您打算使用 Jupyter Notebooks,我们来安装 IJulia.jl;并安装 Plots.jl 以获得基本绘图功能,这在早期快速检查时会很有用。
] 进入 Pkg 模式。提示符将变为 (@vX.Y) pkg>。IJulia.jl,请键入:
(@vX.Y) pkg> add IJulia
按下 Enter。Pkg 将下载并安装 IJulia.jl 及其依赖项。Plots.jl,请键入:
(@vX.Y) pkg> add Plots
如果您更喜欢用 Makie.jl 进行绘图,也可以类似地使用 add Makie 进行安装。julia> 提示符。您现在已经安装了您的首批 Julia 软件包!我们将在“使用 Pkg.jl 进行软件包管理”一节中更详细地介绍软件包管理、项目特定环境以及 Project.toml 和 Manifest.toml 文件的作用。目前,这个基本的 add 命令足以让您开始。其他机器学习专用软件包,例如 DataFrames.jl、MLJ.jl 和 Flux.jl,将在后续章节中按需介绍和安装。
让我们确保一切正常。在您的 Julia REPL 中:
julia> println("My Julia environment is ready for machine learning!")
我的 Julia 环境已为机器学习做好准备!
julia> my_variable = 42
42
julia> result = my_variable / 2 + 5
26.0
julia> println("The result of a simple calculation is: ", result)
简单计算的结果是:26.0
如果您安装了 Plots.jl 并想测试它(首次运行时可能需要一些时间,因为它会进行预编译):
julia> using Plots
julia> plot(rand(5, 5), title="我的第一个 Julia 图表", legend=false)
这应该会打开一个窗口,显示一个包含 5 个随机序列的简单图表。绘图的具体细节将在后面介绍,但这证实了一个具备图形功能的软件包可以加载和使用。
Julia 已安装,REPL 可访问,编辑器已选择,并且能够添加软件包,您的基本环境已配置好。您现在已准备好学习 Julia 用于数据操作和机器学习的功能。
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