Discover the most powerful and essential packages for Julia programming.This guide covers 100 handpicked packages, from DataFrames.jl and Plots.jl to advanced libraries like Flux.jl and JuMP.jl.Learn how to harness Julia's extensive library ecosystem to streamline data manipulation, visualization, and machine learning tasks.Each package is explained with practical tips, making it easier to implement solutions and optimize workflows.Whether you’re a beginner or an experienced user, this collection offers invaluable insights into Julia's capabilities.Uncover tools for statistical analysis, differential equations, optimization, and more.Dive into the world of Julia with this comprehensive package reference.

《Index》
・DataFrames.jl
・Plots.jl
・Flux.jl
・JuMP.jl
・DifferentialEquations.jl
・CSV.jl
・HTTP.jl
・IJulia.jl
・Gadfly.jl
・Turing.jl
・MLJ.jl
・Statistics.jl
・Distributions.jl
・Query.jl
・Makie.jl
・Gen.jl
・Optim.jl
・CSVFiles.jl
・Clustering.jl
・Zygote.jl
・HTTPClient.jl
・BenchmarkTools.jl
・LightGraphs.jl
・PyCall.jl
・Pkg.jl
・Test.jl
・ForwardDiff.jl
・DataStructures.jl
・StatsBase.jl
・OrdinaryDiffEq.jl
・Dagger.jl
・PlotsRecipes.jl
・GR.jl
・LinearAlgebra.jl
・Random.jl
・SpecialFunctions.jl
・GLM.jl
・ApproxFun.jl
・Polynomials.jl
・Interpolations.jl
・StatsPlots.jl
・ChainRules.jl
・Documenter.jl
・CUDAnative.jl
・Images.jl
・JLD2.jl
・FFTW.jl
・DSP.jl
・HTTPParser.jl
・PkgTemplates.jl
・LinearMaps.jl
・DataFramesMeta.jl
・Revise.jl
・YAML.jl
・JSON.jl
・ProgressMeter.jl
・SymPy.jl
・PlotsGallery.jl
・StaticArrays.jl
・Setfield.jl
・ModelingToolkit.jl
・FluxTraining.jl
・QuadGK.jl
・FLoops.jl
・GeometryBasics.jl
・Juno.jl
・GLMakie.jl
・PyPlot.jl
・XGBoost.jl
・MultivariateStats.jl
...etc