Julia クイズ～API編～ for JuliaTokai #19

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Julia クイズ～API編～ 2024/06/29 JuliaTokai #19 antimon2（後藤俊介）

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お品書き ● お前誰よ？ ● 簡単な Julia の紹介 ● Julia API クイズ（全10問）

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お前誰よ？

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自己紹介 ● 名前：後藤俊介 ● 所属：有限会社来栖川電算 ● コミュニティ：🌟JuliaTokai, 🌟機械学習名古屋, ⭐JuliaLangJa, Ruby東海, Python東海, … ● 言語：Julia, Python, Ruby, … ● SNS等：　　　　　　　　　　　　　　　　　　（@antimon2） ● SNS等(2)：　　　　　　（@antimon2.jl） ● 著書：実践Julia入門

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https://www.kurusugawa.jp

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プレスリリース → https://www.hatch-tech-nagoya.jp/pr-escalator-ai https://www.kurusugawa.jp/htn-2023-11-17

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簡単な Juliaの紹介

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No content

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Julia とは？(1) ● The Julia Language ● 最新 v1.10.4（2024/06/04） ○ LTS：v1.6.7（2022/07/19） ○ 次期：v1.11.0-rc1（2024/06/25） ● 科学技術計算に強い！ ● 動作が速い！（LLVM JIT コンパイル）

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Julia とは？(2) ● Rのように中身がぐちゃぐちゃでなく、 ● Rubyのように遅くなく、 ● Lispのように原始的またはエレファントでなく、 ● Prologのように変態的なところはなく、 ● Javaのように硬すぎることはなく、 ● Haskellのように抽象的すぎないほどよい言語である引用元：http://www.slideshare.net/Nikoriks/julia-28059489/8

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Julia とは？(3) ● C のように高速だけど、 Ruby のようなダイナミズムを併せ持っている ● Lisp のような真のマクロを持ちながら、 MATLAB のような直感的な数式表現もできる ● Python のように総合的なプログラミングができて、 R のように統計処理も得意で、 Perl のように文字列処理もできて、 MATLAB のように線形代数もできて、 shell のように複数のプログラムを組み合わせることもできる ● 超初心者にも習得は容易でありながら、ハッカーの満足にも応えられる ● インタラクティブな動作環境もあって、コンパイルもできる（Why We Created Julia から抜粋・私訳）

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要するに ● 動的言語なのに速い！ ● 文法も覚えやすい！ ● 数値計算に強い！

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Julia の主な特徴 ● 多重ディスパッチ ● 動的型システム ● 並行・並列処理、コルーチン ● 組込パッケージマネージャ

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それでは本題

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Julia API クイズ

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Julia API クイズ　概要 ● Julia の標準API の知識を問う内容をクイズにしました。 ● このスライドで言う標準API とは、以下のような関数・定数等を指します： ○ 素の状態で hoge() のように使えるもの ○ 〃 «モジュール名».hoge() のように使えるもの（一部） ○ 組み込みパッケージで提供されているもの（using Hoge だけで利用できるもの）

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Julia API クイズ　対象環境 ● Julia v1.10.4（現時点の最新安定版） ○ このバージョンで動作することが正解の最低条件 ● すべて REPL で動作確認済

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第 1 問

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第1問: 実際にある関数以下のうち、Julia 標準に存在する関数はどれ？ 1. 数値が平方数かどうかを判定する関数 2. 文字列が Julia の予約語かどうかを判定する関数 3. イテレータの要素がすべて異なるかどうかを判定する関数 4. 型が Julia 組み込みの型かどうかを判定する関数

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第1問: 実際にある関数《解答》以下のうち、Julia 標準に存在する関数はどれ？ 1. 数値が平方数かどうかを判定する関数 2. 文字列が Julia の予約語かどうかを判定する関数 3. イテレータの要素がすべて異なるかどうかを判定する関数 4. 型が Julia 組み込みの型かどうかを判定する関数

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第1問: 実際にある関数《解説》 allunique() ● allunique() は、引数にイテレータ（配列じゃなくてもOK）を受け取り、その要素がすべて異なる場合に true を返す関数。 ● 同一性の判定は isequal() で行われる。 ● 類似の関数として、 allequal() （すべての要素が同じかどうかを判定する関数）もある。（Julia v1.8 以降） allunique([1, 2, 3]) #> true allunique("ABCDEFGHIA") #> false allequal(ones(100)) #> true

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第1問: 実際にある関数《補足 1》平方数の判定 ● 「数値が平方数かどうかを判定する関数」は存在しない。 ● 比較的簡潔に定義できる。 issq(n::Integer) = 0 ≤ n == isqrt(n)^2 # 整数版 issq(n::Number) = 0 ≤ n == trunc(√n)^2 # 整数以外版 issq(25) #> true issq(25.0) #> true

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第1問: 実際にある関数《補足 2》予約語？ ● 「文字列が予約語かどうかを判定する関数」は存在しない。 ● 「Julia の識別子として利用できるかどうかを判定する関数」なら存在する（Base.isidentifi er()） Base.isidentifier("x") #> true # 一部の予約語は `false` が返る（この場合（狭義の）リテラル） Base.isidentifier("true") #> false # 多くの予約語は `true` が返る（実は識別子として利用できる） Base.isidentifier("if") #> true

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第1問: 実際にある関数《補足 3》プリミティブ型 ● 「Julia 組み込みの型かどうかを判定する関数」はない。 ● isprimitivetype( ) という関数はあるが、プリミティブ型（原始型）は組み込み型のことではない。 isprimitivetype(Int) # Julia の `Int` 型はプリミティブ型 #> true isprimitivetype(String) # `String` 型はプリミティブ型ではない #> false # 24ビットの整数型を定義してみた primitive type Int24 <: Signed 24 end isprimitivetype(Int24) #> true

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第 2 問

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第2問: 実際にはない関数・機能以下のうち、Julia 標準には存在しない関数・機能はどれ？ 1. 数値を 0から遠い方へ丸める RoundingMode 2. 数値の 4乗根を返す演算子 3. 対数スケールで等間隔の数列（＝等比数列）を生成する関数 4. イテレータを連結する関数

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第2問: 実際にはない関数・機能《解答》以下のうち、Julia 標準には存在しない関数・機能はどれ？ 1. 数値を 0から遠い方へ丸める RoundingMode 2. 数値の 4乗根を返す演算子 3. 対数スケールで等間隔の数列（＝等比数列）を生成する関数 4. イテレータを連結する関数

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第2問: 実際にはない関数・機能《解説》 logrange() ● 『対数スケールで等間隔の数列（＝等比数列）を生成する関数』は Julia v1.10 にはまだない。 ● Julia v1.11 からそのような関数 logrange(start, stop, length) が追加される模様。 ○ v1.11-RC1 には少なくとも入っています。 @assert VERSION ≥ v"1.11.0-" # この時点でエラーが出たら以下は動作しない logrange(10, 4000, length=3) #> 3-element Base.LogRange{Float64, Base.TwicePrecision{Float64}}: #> 10.0, 200.0, 4000.0 logrange(1, 1000, 4) ≈ 10 .^ (0:3) #> true

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第2問: 実際にはない関数・機能《補足 1》 RoundFromZero ● RoundFromZero はその名の示すとおり「ゼロから遠い方に丸める」丸めモード。 ○ round(v, RoundFromZero) は v < 0 ? floor(v) : ceil(v) と等価 ● 実は Julia v0.x の時代からあるにはあった。 ○ v1.8 までは BigFloat だけに対応していた。 round(1.1, RoundFromZero) # == ceil(1.1) #> 2.0 round(-1.1, RoundFromZero) # == floor(-1.1) #> -2.0

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第2問: 実際にはない関数・機能《補足 2》 ∜ 演算子 ● ∜ 演算子（fourthroot() 関数）は Julia v1.10 で追加。 ● √（sqrt()）、∛ （cbrt()）と同様に扱える。 ∜2 # == fourthroot(2) #> 1.189207115002721 2∜2 # == 2 * fourthroot(2) #> 2.378414230005442

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第2問: 実際にはない関数・機能《補足 3》 Iterators.flatten() ● Iterators.flatte n() は、引数にイテレータを列挙するイテレータを受け取り各イテレータの列挙する要素を列挙するイテレータを返す関数。 ● つまり引数に「連結したいイテレータを並べたタプル」を渡せば、それを連結したイテレータが返ってくる。 Iterators.flatten(( 1:3, (:a, :b, :c), "あいうえお" )) |> collect #> [1, 2, 3, :a, :b, :c, 'あ', 'い', 'う', 'え', 'お']

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第 3 問

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第3問: 文字列以外の replace() (1) 次のうち、動作するものをすべて選べ（複数回答） 1. replace([1, 2, 3], 1=>100) 2. replace((1, 2, 3), 1=>100) 3. replace(Set([1, 2, 3]), 1=>100) 4. replace(Dict(:a=>1, :b=>2, :c=>3), 1=>100)

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第3問: 文字列以外の replace() (1)《解答》次のうち、動作するものをすべて選べ（複数回答） 1. replace([1, 2, 3], 1=>100) 2. replace((1, 2, 3), 1=>100) 3. replace(Set([1, 2, 3]), 1=>100) 4. replace(Dict(:a=>1, :b=>2, :c=>3), 1=>100)

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第3問: 文字列以外の replace() (1)《解説 1》 ● replace() は、一般的なコレクション型の多くで動作するよう多重定義されている。 ● 配列(Array)・タプル（Tuple）・集合（Set）などは右の通り。 replace([1, 2, 3], 1=>100) #> [100, 2, 3] replace((1, 2, 3), 1=>100) #> (100, 2, 3) replace(Set([1, 2, 3]), 1=>100) #> Set([2, 3, 100])

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第3問: 文字列以外の replace() (1)《解説 2》 ● replace() は辞書（Dict）でも右のようにすれば動作する ● 名前付きタプル（NamedTuple）には非対応。 # ↓これだと `«old»=>«new»` が型が合わないためエラー replace(Dict(:a=>1, :b=>2, :c=>3), 1=>100) #! MethodError # ↓これならエラーにならない replace(Dict(:a=>1, :b=>2, :c=>3), (:a=>1)=>(:a=>100)) #> Dict(:a=>100, :b=>2, :c=>3) # NamedTuple には非対応 replace((a=1, b=2, c=3), (:a=>1)=>(:a=>100)) #! MethodError

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第 4 問

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第4問: 文字列以外の replace() (2) replace([1, 2, 3, 2], >(1)=>100) の実行結果は？ 1. [1, 100, 100, 100] 2. [1, 100, 3, 2] 3. [1, 2, 3, 2] 4. MethodError が発生

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第4問: 文字列以外の replace() (2)《解答》 replace([1, 2, 3, 2], >(1)=>100) の実行結果は？ 1. [1, 100, 100, 100] 2. [1, 100, 3, 2] 3. [1, 2, 3, 2] 4. MethodError が発生

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第4問: 文字列以外の replace() (2)《解説》 ● replace(collectio n, «old»=>«new») は、collection 中に存在する «old» という要素を «new» に置き換えるだけの機能。 ● replace(«文字列», «関数»=>～) は、「その関数に渡して true が返ってくる文字を～に置換する」という動きをする。 replace([1, 2, 3, 2], >(1)=>100) #> [1, 2, 3, 2] replace([1, isodd, 2, iseven], isodd=>100) #> [1, 100, 2, iseven] replace("1232", >('1')=>'X') #> "1XXX"

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第 5 問

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第5問: replace() の do ブロック構文次のうち、動作するものをすべて選べ（複数回答） # 1. replace("ABC") do v v > 'A' ? 'X' : v end # 2. replace([1, 2, 3]) do v v > 1 ? 100 : v end # 3. replace(Set([1, 2, 3])) do v v > 1 ? 100 : v end # 4. replace(Dict(:a=>1, :b=>2, :c=>3)) do (k, v) k=>(v > 1 ? 100 : v) end

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第5問: replace() の do ブロック構文《解答》次のうち、動作するものをすべて選べ（複数回答） # 1. replace("ABC") do v v > 'A' ? 'X' : v end #! MethodError # 2. replace([1, 2, 3]) do v v > 1 ? 100 : v end #> [1, 100, 100] # 3. replace(Set([1, 2, 3])) do v v > 1 ? 100 : v end #> Set([1, 100]) # 4. replace(Dict(:a=>1, :b=>2, :c=>3)) do (k, v) k=>(v > 1 ? 100 : v) end #> Dict(:a=>1, :b=>100, :c=>100)

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第5問: replace() の do ブロック構文《解説》 ● replace(collecti on) do «old»; ～; end は、do ブロックの戻り値に従って要素を置換する。 ● replace(«文字列») do ～はサポートされていない。 replace([1, 2, 3]) do v v > 1 ? 100 : v end #> [1, 100, 100] replace("ABC") do v v > 'A' ? 'X' : v end #! MethodError

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第5問: replace() の do ブロック構文《補足》 ● 配列に対する replace(arr) do v ～は実質 map(arr) do v ～と同等。 ● 配列以外のコレクションに対する replace(collection) do ～は map() の代わりに「要素を加工して新しい（同じ型の）コレクションを生成」する目的にも使える。 ● 破壊的関数 replace!(～) を使えばコレクションの更新も可能。 dic = Dict(v=>v for v=0:3); replace!(dic) do (k, v) (k - k % 2)=>v end; dic #> Dict(0=>1, 2=>3) # ↑どうしてこうなるか考えてみよう！

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第 6 問

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第6問: pairs() 以下の説明について誤っているものはどれか？ 1. Julia では enumerate(arr) より pairs(arr) が推奨される。 2. pairs(arr)（arr isa AbstractVector）は、配列（ベクトル）のインデックスと値のタプルを列挙するイテレータを返す。 3. pairs(IndexLinear(), arr)（arr は2次元以上の配列）という書き方もできる。 4. pairs(dict)（dict isa Dict）は、引数に渡した辞書 dict そのものを返す。

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第6問: pairs() 《解答》以下の説明について誤っているものはどれか？ 1. Julia では enumerate(arr) より pairs(arr) が推奨される。 2. pairs(arr)（arr isa AbstractVector）は、配列（ベクトル）のインデックスと値のタプルを列挙するイテレータを返す。 3. pairs(IndexLinear(), arr)（arr は2次元以上の配列）という書き方もできる。 4. pairs(dict)（dict isa Dict）は、引数に渡した辞書 dict そのものを返す。

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第6問: pairs() 《解説 1》 ● pairs(coll) は、 coll の「キー」と「値」のペア（Pair）を列挙するイテレータを返す関数。 ● coll は配列だけでなく、keys(coll) が動作するものなら何でもOK(文字列も OK） eltype(pairs([1, 2, 3])) #> Pair{Int64, Int64} str = "あいう"; for (idx, chr) in pairs(str) @assert str[idx] == chr end # ↑ `enumerate(str)` だとこうはいかない

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第6問: pairs() 《解説 2》 ● pairs(«IndexStyl e», arr) のように第1引数にインデックススタイルを指定することも可能。 ● Dict はそれ自体がキーと値のペアを列挙するイテレータとして動作するので、 pairs(dict::Dict ) は dict そのものを返す。 pairs([1 2; 3 4]) |> collect #> [CartesianIndex(1, 1)=>1 CartesianIndex(1, 2)=>2 #> CartesianIndex(2, 1)=>3 CartesianIndex(2, 2)=>4] pairs(IndexLinear(), [1 2; 3 4]) |> collect #> [1=>1 3=>2 #> 2=>3 4=>4] pairs(Dict(:a=>1, :b=>2)) == Dict(:a=>1, :b=>2) #> true

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第 7, 8 問

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第7問: => (1) print(=>) の実行結果は？ 1. 「=>」が出力される 2. 「Pair」が出力される 3. 「Tuple」が出力される 4. 文法エラー（ParseError）第8問: => (2) a=>b=>c の実行結果は？ 1. (a=>b)=>c （左結合） 2. a=>(b=>c) （右結合） 3. (a, b, c) （3値タプル） 4. 文法エラー（ParseError）

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第7問: => (1) 《解答》 print(=>) の実行結果は？ 1. 「=>」が出力される 2. 「Pair」が出力される 3. 「Tuple」が出力される 4. 文法エラー（ParseError）第8問: => (2) 《解答》 a=>b=>c の実行結果は？ 1. (a=>b)=>c （左結合） 2. a=>(b=>c) （右結合） 3. (a, b, c) （3値タプル） 4. 文法エラー（ParseError）

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第7, 8問: => 《解説》 ● =>（ペア演算子）は、実は Pair 型のエイリアス！ a => b は Pair(a, b) と同じ意味になる。タプルではない。 ● Julia の => は文法要素ではなく純粋に演算子。なので print(=>) などというコードも別にエラーにならない。 ● 右結合となっており a=>b=>c は a=>(b=>c) と同等となる。 print(=>) ## Pair (:a => 1) === Pair(:a, 1) #> true (:a => (:b => :c)) == (:a => :b => :c) != ((:a => :b) => :c) #> true (:a => :b => :c) != (:a, :b, :c) #> true

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第 9 問

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第9問: 標準ライブラリ（標準パッケージ） (1) Julia 標準パッケージについて正しい説明はどれ？ 1. ArgTools はコマンドライン引数を扱うパッケージ 2. Dates パッケージで扱える日付の最大値は 146138512年12月31日である 3. Tar パッケージは .tar.gz ファイルは扱えない 4. UUIDs パッケージは最新の uuidv7 にも対応済である

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第9問: 標準ライブラリ（標準パッケージ） (1)《解答》 Julia 標準パッケージについて正しい説明はどれ？ 1. ArgTools はコマンドライン引数を扱うパッケージ 2. Dates パッケージで扱える日付の最大値は 146138512年12月31日である 3. Tar パッケージは .tar.gz ファイルは扱えない 4. UUIDs パッケージは最新の uuidv7 にも対応済である

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第9問: 標準ライブラリ（標準パッケージ） (1)《解説》 ● ArgTools はファイル入出力やデータ処理のためのユーティリティパッケージ。 ● typemax(Dates.Date) == Date(252522163911149, 12, 31)　 ● Tar パッケージは tarball を扱えるが、各種圧縮形式には対応していない。 ● UUIDs で最新の uuidv7 がサポートされるのは Julia v1.12 以降の予定（nightly build では利用できる）。

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第 10 問

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第10問: 標準ライブラリ（標準パッケージ） (2) Julia 標準パッケージについて誤っている説明はどれ？ 1. using Downloads しなくても download() 関数は利用できる（ただし機能制限がある） 2. Printf の @printf マクロでは動的精度（桁数等）は扱えない 3. Profiling は CPU とメモリのプロファイリングに対応している 4. Random パッケージはランダム文字列の生成にも対応している

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第10問: 標準ライブラリ（標準パッケージ） (2)《解答》 Julia 標準パッケージについて誤っている説明はどれ？ 1. using Downloads しなくても download() 関数は利用できる（ただし機能制限がある） 2. Printf の @printf マクロでは動的精度（桁数等）は扱えない 3. Profiling は CPU とメモリのプロファイリングに対応している 4. Random パッケージはランダム文字列の生成にも対応している

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● Printf の書式文字列が Julia v1.10 から拡張され、%*s や %*.*f などの書式で動的幅/動的精度がサポートされた。第10問: 標準ライブラリ（標準パッケージ） (2)《解説》 using Printf let ss=["あ","いう","えおか"] maxw = maximum(textwidth.(ss)) for s=ss @printf("%*s\n", maxw, s) end end ## あ ## いう ## えおか

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まとめ

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まとめ ● Julia 標準API も日々進化！ ● みんな標準API 極めよう！ ● Julia 楽しいよ！

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参考

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参考文献・リンク等 ● julialang.org（Julia 本家サイト） ○ Julia Documentation (v1.10)

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ご清聴ありがとうございます。