過去バージョン

この記事の要点

Julia は MIT 発の高速科学計算言語。julialang.org から OS 別バイナリを入手 Windows / macOS はインストーラ、Linux はGeneric Linux Binaries を解凍 + PATH 確認は julia --version、対話は julia で REPL 起動 → exit() で終了 パッケージは import Pkg; Pkg.add("DataFrames") または REPL の ] モード 複数バージョン管理にはjuliaup 公式マネージャを推奨 (1.10 / 1.11 切替も簡単)

Julia とは

Julia は MIT で 2012 年に誕生した高速な動的型付け科学計算言語です。Python の書きやすさ、C の実行速度、R の統計、MATLAB の数値計算、Lisp のマクロを統合する設計で、機械学習・微分方程式・差分計算・金融・遺伝学などの分野で採用が広がっています。JIT (LLVM) による高速実行が特徴で、ベンチマーク次第では Python の 10〜100 倍速度になります。

公式ダウンロードページ

https://julialang.org/downloads/ にアクセスします。最新の安定版 (Current stable release) と Long-term support (LTS) が並びます。本ガイド執筆時点では Julia 1.10 LTS / Julia 1.11 stable が選択肢です。

OS 別インストール手順

Windows

1. "Windows" の "64-bit (installer)" をダウンロード (julia-1.11.x-win64.exe)
2. インストーラをダブルクリック
3. インストール先 (デフォルトは C:\Users\<ユーザ>\AppData\Local\Programs\Julia-1.11.x) を確認
4. 「Add Julia to PATH」にチェックを入れる (重要)
5. Finish → コマンドプロンプトで julia --version

macOS

1. "macOS" の "64-bit (Intel)" or "ARM64 (Apple Silicon)" の .dmg をダウンロード
2. マウントし Julia-1.11.app を Applications にドラッグ
3. PATH を追加 (zsh の場合):

# ~/.zshrc に追加
export PATH="/Applications/Julia-1.11.app/Contents/Resources/julia/bin:$PATH"

# 反映
source ~/.zshrc

julia --version

Linux (Generic Linux Binaries 解凍方式)

# x86_64 例
cd ~
wget https://julialang-s3.julialang.org/bin/linux/x64/1.11/julia-1.11.1-linux-x86_64.tar.gz
tar -xvzf julia-1.11.1-linux-x86_64.tar.gz
mv julia-1.11.1 /opt/julia

# PATH を通す (~/.bashrc に追記)
echo 'export PATH="/opt/julia/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

julia --version
# julia version 1.11.1

apt や yum 提供の julia は古いバージョンのことが多いので、公式 Generic Linux Binaries か juliaup を使う方が推奨です。

REPL の使い方

ターミナルで julia と打つと REPL (対話モード) が起動します:

$ julia
               _
   _       _ _(_)_     |  Documentation: https://docs.julialang.org
  (_)     | (_) (_)    |
   _ _   _| |_  __ _   |  Type "?" for help, "]?" for Pkg help.
  | | | | | | |/ _` |  |
  | | |_| | | | (_| |  |  Version 1.11.1 (2024-10-16)
 _/ |\__'_|_|_|\__'_|  |  Official https://julialang.org/ release
|__/                   |

julia> 1 + 1
2

julia> println("Hello, Julia!")
Hello, Julia!

julia> function fib(n)
           n < 2 && return n
           fib(n-1) + fib(n-2)
       end
fib (generic function with 1 method)

julia> fib(20)
6765

julia> exit()

REPL は 4 つのモードがあり、プロンプトのキーで切り替わります:

キー	モード	用途
(なし)	julia>	通常コード実行
]	pkg>	パッケージ管理
?	help?>	ドキュメント検索
;	shell>	シェルコマンド実行

パッケージのインストール (Pkg.add)

# REPL 内で
julia> import Pkg
julia> Pkg.add("DataFrames")
julia> Pkg.add("Plots")

# あるいは ] モードで
julia> ]
(@v1.11) pkg> add DataFrames Plots

# 確認
(@v1.11) pkg> status
  [a93c6f00] DataFrames v1.6.1
  [91a5bcdd] Plots v1.40.0

# 戻る (Backspace)
julia> using DataFrames
julia> df = DataFrame(name=["alice","bob"], age=[20,30])
2x2 DataFrame
 Row | name    age
     | String  Int64
─────┼──────────────
   1 | alice   20
   2 | bob     30

複数バージョン管理: juliaup

2022 年以降は juliaup が公式マネージャです。Python の pyenv や Node の nvm のように複数版を切り替えられます。

# Windows (winget)
winget install julia -s msstore

# macOS / Linux
curl -fsSL https://install.julialang.org | sh

# 使い方
juliaup add 1.10        # 1.10 LTS を追加
juliaup add 1.11        # 1.11 stable を追加
juliaup list            # 一覧
juliaup default 1.11    # デフォルトを 1.11 に
juliaup update          # 全バージョン最新化

julia +1.10 --version   # 一時的に 1.10 で起動

VSCode 連携

Julia 開発の標準 IDE は VSCode + Julia 拡張です。

1. VSCode 拡張マーケットプレイスで「Julia」を検索しインストール
2. Ctrl+Shift+P → "Julia: Start REPL" で組込み REPL 起動
3. シフト+Enter で行・選択をセル実行 (Jupyter ライク)
4. Plots / DataFrames も VSCode 内ペインで描画

Pluto.jl ノートブック

Jupyter Notebook の Julia 専用版が Pluto.jl。リアクティブ (変数を変えると依存セルが自動再計算) が特長です。

julia> ]
(@v1.11) pkg> add Pluto
julia> using Pluto
julia> Pluto.run()
# ブラウザで自動起動

FAQ

Q: 初回 using DataFrames が遅いです
A: Julia は実行時 JIT コンパイルなので「初回起動が遅い」のは仕様です。Julia 1.9 から Package Image (PkgImage) が導入され大幅改善、1.11 ではさらに高速化されました。

Q: Python のライブラリを呼びたい
A: PyCall.jl や PythonCall.jl。pyimport("numpy") のように Python を呼べます。

Q: GPU で動かしたい
A: CUDA.jl をインストールすれば NVIDIA GPU 上で配列計算が可能。Float32 計算が PyTorch 級の速度になります。