作为数据科学家，我并没有选择 Python，而是从 R 到了 Julia！

作者：Tomás Aragón

译者 | 弯月     责编 | 屠敏

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

使用 R 语言的历史

15 年以来，我一直在美国加州大学伯克利分校公共卫生学院教授“基于R语言的应用流行病学”。我从 2000 年初开始教授这门课程，当时大多数人对 R 并不感兴趣。后来，R 语言的受欢迎程度提高了，参加我的课程的人数也增加了。我教授的是应用流行病学的 R 语言编程基础。学生需要完成自己选择的项目。因为我的学生来自多个学科，因此他们的项目通常非常有创意，我从他们身上也学到了很多知识。

在过去的 15 年里，我亲眼目睹了“数据科学”的兴起，以及学生们在项目中表现出来的独特性和创造性。当然，这门课程本身也在不断发展。我利用贝叶斯网络作为统一框架来介绍概率依赖、因果图和决策网络（用于决策分析）。

后来，我开始尝试 Python。不幸的是，疫情导致我的教学中断，因为我是美国旧金山的卫生主任兼人口卫生司司长。为了应对疫情，我几乎没有时间学习 Python 以及 Python 数据分析。

我不记得具体的时间，但最终我发现了 Julia，这是一种专为科学计算而设计的编程语言，不仅拥有 Python 和 R 的简单性，而且还具备 C++ 的速度。我爱上了 Julia，并放弃了学习 Python。无论是过去还是现在，我都没有时间同时学习一门以上的编程语言。随着我对 Julia 的了解越来越多，我开始相信，对我来说，学习 Julia 是一项比坚持使用 R 更好的长期投资。

我通过编程来探索或测试我对流行病的研究、学习新方法以及可视化和分析数据。我对贝叶斯网络、决策网络、因果推理、马尔可夫决策过程，以及基于主体的建模很感兴趣。

以下是我认为流行病学家十分看重的一些 Julia 的关键特性：

多重分派

复合类型

即时编译

速度（非常快）

社区

使用 Julia 编程更加简单。例如，在 R 中，我们需要尽量避免循环，因为这类语句非常低效。但在 Julia 中，循环的执行效率很高，因为 Julia 会在执行之前先编译代码。

下面，我用一个简单的例子来演示多重分派。注意，R 语言是单分派。

Julia 中的多重分派示例

我是 R 语言的 epitools 包的创建者。我开发了基本流行病学的分析函数，其中有几个来自 Kenneth J. Rothman 编写的教科书《现代流行病学》。例如，如果我想创建一个函数来计算 2x2 列联表的优势比，则可以通过以下几种方式提供数据：

四个整数计数

两个比例

一个 2x2 表（矩阵）

两个向量，带有分类数据

如果我想编写一个函数来处理这些数据类型，就不得不对数据类型进行大量处理和检查，才能调用下一个函数（嵌套或外部）。其中涉及的工作量超出了必要。下面，我们来看看如何利用 Julia 的多重分派来实现这个函数。

2003 年，我们发表了一项研究，证明饮用未经过滤的市政自来水与晚期 HIV 病患者感染隐孢子虫病有一定的关系。下面是论文中的列联表。

让我们比较一下暴露最高的类别和最低的类别，计算未经调整的优势比。下面的计算使用的是 2x2 列联表。

对于结构化的表，优势比需要计算交叉积。

对于病例对照研究的设计，优势比就是暴露的比例。

我们将创建三个函数，分别接收三种不同类型的参数来计算优势比。

四个整数计数

两个比例

一个 2x2 表（矩阵）

问题在于，这三个函数的名称相同，皆为oddsratio。在 Julia 中，我们可以利用多重分派实现。相比之下，R 语言则是单分派。

下面，我们来测试一下函数oddsratio，将如上 2x2 表中的四个整数传递进去：

oddsratio(12, 6, 2, 29)

结果为：

下面是第二个函数，接受的参数为两个比例，例如病例对照中的暴露率之比。

下面我们来测试一下函数oddsratio，将如上 2x2 表中的两个比例传递进去：

结果为：

最后是第三个函数，接受的参数为一个 2x2 表（矩阵）：

下面我们来测试一下函数oddsratio，将如上的 2x2 表传递进去：

2×2 Matrix:

12   6

2  29

结果为：

29.0

这就是多重分派。函数 oddsratio 有三种写法，可以处理多种数据类型。请注意，编写这些代码非常容易。

函数 oddsratio 的三种调用方法：

oddsratio(a::Int64, b::Int64, c::Int64, d::Int64) in Main at In[2]:2

oddsratio(p1::Float64, p0::Float64) in Main at In[4]:2

oddsratio(x::Matrix) in Main at In[6]:2

总结

在本文中，我简单介绍了我从 R 切换到 Julia 的主要原因。我说明了如何编写多重分派函数。请注意，使用三种方法来处理不同参数类型的函数对我来说是多么容易。

我很喜欢 Julia，相信你也会喜欢。

最后，你还可以通过 Julia 运行 R 或 Python 代码。