Schleifen gehören zu den Grundpfeilern von Julia. In diesem Kapitel lernst du for-Schleifen und while-Schleifen kennen und wie du sie nutzt, um über dir bereits vertraute Datenstrukturen zu iterieren. Außerdem behandelst du Ranges – ein nützliches Werkzeug, um Datenfolgen zu erzeugen.

for-Schleifen

Frage zu for-Schleifen

Über einen Vektor iterieren

Schleifen und enumerate

Über verschachtelte Strukturen iterieren

While-Schleifen

Eine while-Schleife schreiben

While-Schleifen für Iterationen

Ranges

Ranges – Iteration

Ranges definieren

Über Bereiche iterieren

Splat-Unpacking

Schleifen und Ranges

In diesem Kapitel erweiterst du dein Wissen über die in Julia verfügbaren Datenstrukturen. Lerne, wie du Tuples, Dictionaries, mehrdimensionale Arrays und Structs nutzt, um Daten schnell und effizient zu speichern und zu durchlaufen.

Tupel

Wann solltest du ein Tuple verwenden?

Ein Tupel erstellen, indizieren und slicen

Erstelle ein NamedTuple für eine Person

Dictionaries

Ungetyptes Dict erstellen, iterieren

Getyptes Dict erstellen, iterieren

Schlüssel/Werte in dict ändern, get() verwenden

Mehrdimensionale Arrays

1D- und 2D-Arrays erstellen

Ein 2D-Array indexieren und slicen

Arrays zusammenführen

Structs

Definiere eine Struktur

Veränderliche und typisierte Structs

Datenstrukturen

In diesem Kapitel vertiefst du dein Verständnis von Funktionen und erkundest positionsbezogene, Keyword- und Standardargumente. Außerdem behandelst du das Messen der Ausführungszeit und gewinnst ein solides Verständnis dafür, wie lange dein Code zum Ausführen braucht. Das Kapitel schließt mit einem Capstone ab, in dem du eigene Funktionen schreibst, um reale Probleme zu lösen.

Ausführungszeit und Messung

Eingebautes Zeit-Makro

Eine Funktion messen

Positions- und Standardargumente, Typdeklarationen

Zusammenfassung: Positionsargumente

Standardargumente

Typdeklarationen

Schlüsselwortargumente

Keyword-Argumente

Variable Anzahl von Argumenten

Schreibe deine eigene Funktion

Eigene Funktionen schreiben

Eigene Funktionen schreiben – structs

Fortgeschrittene Funktionen in Julia

In diesem letzten Kapitel lernst du anonyme Funktionen kennen und wiederholst eines der leistungsstarken Features von Julia: Multiple Dispatch. Du erfährst, wie du Funktionen aus Python- und R-Paketen in Julia verwendest und wie du Daten in DataFrames bereinigst und veränderst.

Anonyme Funktionen und Multiple Dispatch

Multiple Dispatch

Anonyme Funktionen

DataFrames filtern

Funktionen aus Python und R importieren

Python und R importieren

Python-Funktionen in Julia

R-Funktionen in Julia

Daten bereinigen

Spalten umbenennen

Fehlende Daten

Fortgeschrittenes Arbeiten mit fehlenden Daten

Glückwunsch!

DataFrame-Operationen und Python-/R-Pakete in Julia

StudentsPerformance

Video Game Sales Data

Airline Fleets Data

Aufbauend auf den Grundlagen aus Introduction to Julia bringt dich dieser Kurs einen großen Schritt näher zum Julia-Profi. Du lernst verschiedene Schleifen und fortgeschrittene Datenstrukturen kennen, darunter Dictionaries, Tuples und Structs. Außerdem erfährst du, wie du eigene Julia-Funktionen für wiederverwendbaren Code definierst und wie du deinen Code misst, um ihn so effizient wie möglich zu machen.
Am Ende dieses Kurses gehen dir komplexere DataFrame-Operationen zum Untersuchen und Bereinigen eines Datensatzes leicht von der Hand. Außerdem kannst du dein Wissen aus Python und R in Julia mit den Paketen PyCall und RCall nutzen.

Julia ist eine ziemlich neue Programmiersprache, die auf Geschwindigkeit und Leistung ausgelegt ist. Dabei behält sie eine ähnliche Syntax wie andere Programmiersprachen wie Python oder Ruby bei. Dieser Kurs knüpft an den Kurs „Einführung in Julia“ an und behandelt Themen wie Schleifen und Zeitsteuerung, damit du die Geschwindigkeit und Leistung von Julia voll ausnutzen kannst.<br><br><h2>Bau auf deinen Julia-Grundlagen auf</h2>Aufbauend auf den Grundkonzepten des Einführungskurses kommst du der Beherrschung von Julia einen Schritt näher. Zuerst lernst du verschiedene Schleifen kennen, die zu den gängigsten Werkzeugen in Julia und allen Programmiersprachen gehören.<br><br><h2>Fortgeschrittene Julia-Datenstrukturen</h2>Du wirst auch fortgeschrittene Datenstrukturen wie Wörterbücher, Tupel und Strukturen kennenlernen. Außerdem lernst du, wie du deine eigenen Julia-Funktionen für die Wiederverwendbarkeit von Code definierst und wie du deinen Code so effizient wie möglich gestaltest.<br><br>Am Ende dieses Kurses wirst du in der Lage sein, mit komplexeren DataFrame-Operationen zu arbeiten, um einen globalen Datensatz zu Videospielverkäufen, aufgeschlüsselt nach Regionen, zu überprüfen und zu bereinigen. Du kannst auch deine Python- und R-Kenntnisse in Julia nutzen, da wir die Pakete PyCall und RCall einführen, mit denen du Python- und R-Funktionen in Julia verwenden kannst.<br><br>Wenn du fertig bist, hast du eine solide Grundlage in der Julia-Programmierung, die du in weiteren Kursen weiter ausbauen kannst.

Introduction to Julia

Verbessern Sie Ihre Julia-Kenntnisse mit unserem Kurs: Schleifen, Datenstrukturen, Timing u.v.m.

Julia: Aufbaukurs

In diesem Julia-Kurs für Fortgeschrittene erweiterst du dein Wissen rund um Schleifen, fortgeschrittene Datenstrukturen, Timing und mehr. 

Julia-Grundlagen

Eingebautes Zeit-Makro

Julia: Aufbaukurs

Interaktive Übung