整数和浮点数

整数和浮点值是算术和计算的基础。这些数值的内置表示被称作原始数值类型（numeric primitive），且整数和浮点数在代码中作为立即数时称作数值字面量（numeric literal）。例如，1 是个整型字面量，1.0 是个浮点型字面量，它们在内存中作为对象的二进制表示就是原始数值类型。

Julia 提供了很丰富的原始数值类型，并基于它们定义了一整套算术操作，还提供按位运算符以及一些标准数学函数。这些函数能够直接映射到现代计算机原生支持的数值类型及运算上，因此 Julia 可以充分地利用运算资源。此外，Julia 还为任意精度算术提供了软件支持，对于无法使用原生硬件表示的数值类型，Julia 也能够高效地处理其数值运算。当然，这需要相对的牺牲一些性能。

以下是 Julia 的原始数值类型：

整数类型：

从上图中可以看出Bool类型中false的值为0，true的值为1。这一点在进行Bool类型与其他类型运算时，就显得十分重要。

浮点类型:

julia虽然支持半精度浮点数，但它们是使用 Float32 进行模拟实现的。

此外，对复数和分数的完整支持是在这些原始数据类型之上建立起来的。多亏了 Julia 有一个很灵活的、用户可扩展的类型提升系统，所有的数值类型都无需显式转换就可以很自然地相互进行运算。

另外，像其他编程语言（java）一样，下划线 _ 可用作数字分隔符：

任意精度算术

为了允许使用任意精度的整数与浮点数，Julia 分别包装了 GNU Multiple Precision Arithmetic Library (GMP)以及 GNU MPFR Library。Julia 中的 BigInt 与 BigFloat 两种类型分别提供了任意精度的整数和浮点数。

存在从原始数字类型创建它们的构造器，也可以使用 parse 从 AbstractString 来构造它们。一旦被创建，它们就可以像所有其它数值类型一样参与算术（也是多亏了 Julia 的类型提升和转换机制）。

然而，需要注意的是，julia作为一门极其注重运行效率的语言，与python不同，原始类型与 BigInt/BigFloat 之间的类型提升并不是自动的，需要明确地指定：

从上图也可以看出Julia 的整数算术实际上是模算数的一种形式，它反映了现代计算机实现底层算术的特点。因此，在可能有溢出产生的程序中，对最值边界出现循环进行显式检查是必要的。

数值字面量系数

为了让常见的数值公式和表达式更清楚，Julia 允许变量直接跟在一个数值字面量后，暗指乘法。这可以让写多项式变得很清楚：

如上图所示，这也让我们在写指数的时候显得更加优雅。数值字面量系数的优先级跟一元运算符相同，比如说取相反数。所以 2^3x 会被解析成 2^(3x)，而 2x^3 会被解析成 2*(x^3)。