बिल्ट-इन time मैक्रो

बेस Julia पैकेज के बिल्ट-इन @time मैक्रो का मुख्य नुकसान क्या है?

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Loops Julia की बुनियादी अवधारणाओं में से एक हैं। इस अध्याय में, आप for loops और while loops के बारे में सीखेंगे, और यह भी कि इन्हें उन डेटा स्ट्रक्चर्स पर कैसे लागू करें जिनसे आप पहले से परिचित हैं। आप ranges भी कवर करेंगे, जो डेटा की सीरीज़ जनरेट करने का एक उपयोगी टूल है.

Exercise 1: For loops Exercise 2: For loops प्रश्न Exercise 3: एक वेक्टर पर लूप करें Exercise 4: Loops और enumerate Exercise 5: Nested स्ट्रक्चर पर लूप चलाना Exercise 6: While loops Exercise 7: एक while लूप लिखना Exercise 8: इटरेशन के लिए while लूप Exercise 9: Ranges Exercise 10: Ranges - iteration Exercise 11: Ranges परिभाषित करना Exercise 12: Ranges पर लूप चलाना Exercise 13: Splat अनपैकिंग

यह अध्याय Julia में उपलब्ध डेटा स्ट्रक्चर्स के बारे में आपका ज्ञान बढ़ाने पर केंद्रित है। डेटा को तेज़ी और कुशलता से स्टोर और ट्रैवर्स करने के लिए tuples, dictionaries, multi-dimensional arrays, और structures का उपयोग करना सीखें.

Exercise 1: Tuples Exercise 2: आपको tuple कब उपयोग करना चाहिए?Exercise 3: एक ट्यूपल बनाएँ, इंडेक्स करें, और स्लाइस करें Exercise 4: किसी व्यक्ति के लिए NamedTuple बनाएँ Exercise 5: Dictionaries Exercise 6: बिना टाइप का dict बनाएँ, iterate करें Exercise 7: टाइप्ड डिक्शनरी बनाएँ, इटरेट करें Exercise 8: डिक्ट में keys/values बदलें, get() का उपयोग करें Exercise 9: मल्टी-डाइमेंशनल arrays Exercise 10: 1D और 2D arrays बनाएँ Exercise 11: 2D array का इंडेक्स और slice करें Exercise 12: Array मर्जिंग Exercise 13: Structs Exercise 14: एक स्ट्रक्चर परिभाषित करें Exercise 15: Mutable और typed structs

इस अध्याय में, आप functions की समझ को आगे बढ़ाएँगे और positional, keyword, तथा default function arguments का अन्वेषण करेंगे। आप कोड निष्पादन के समय-मान की माप भी कवर करेंगे, ताकि आपको यह अच्छी तरह समझ आए कि आपका कोड चलने में कितना समय लेता है। यह अध्याय वास्तविक समस्याओं को हल करने के लिए अपने स्वयं के functions लिखने पर एक कैपस्टोन के साथ पूरा होगा.

Exercise 1: Execution time और मापन Exercise 2: बिल्ट-इन time मैक्रो

वर्तमान अभ्यास

Exercise 3: किसी फंक्शन का टाइमिंग Exercise 4: Positional और Default Arguments, Type Declarations Exercise 5: Positional arguments पुनरावलोकन Exercise 6: डिफ़ॉल्ट arguments Exercise 7: टाइप डिक्लेयरेशन Exercise 8: Keyword Arguments (कीवर्ड आर्ग्यूमेंट्स)Exercise 9: Keyword arguments Exercise 10: आर्ग्युमेंट्स की बदलती संख्या Exercise 11: अपना खुद का फंक्शन लिखना Exercise 12: खुद के फंक्शन लिखना Exercise 13: अपना खुद का फंक्शन लिखना - structs

यह अंतिम अध्याय anonymous functions से परिचय कराएगा और Julia की एक शक्तिशाली विशेषता — multiple dispatch — का पुनरावलोकन करेगा। आप सीखेंगे कि Julia के भीतर Python और R पैकेजों के functions का उपयोग कैसे करें, और dataframes में डेटा को कैसे साफ़ और संशोधित करें.

Exercise 1: Anonymous Functions और Multiple Dispatch Exercise 2: Multiple dispatch Exercise 3: Anonymous functions Exercise 4: DataFrames को फ़िल्टर करना Exercise 5: Python और R से फंक्शंस इम्पोर्ट करना Exercise 6: Python और R इम्पोर्ट करना Exercise 7: Julia में Python फंक्शन Exercise 8: Julia में R फंक्शन Exercise 9: डेटा साफ़ करना Exercise 10: कॉलम का नाम बदलना Exercise 11: मिसिंग डेटा Exercise 12: एडवांस्ड missing data Exercise 13: बधाई हो!