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Julia(面向对象）

> f(2.0, 3) ERROR: MethodError: no method matching f(::Float64, ::Int64) Closest candidates are: f(...[克拉克61] 对于非数字值，以及少于或多于两个参数，该函数f保持未定义状态，应用该函数仍将导致MethodError： julia> f("foo", 3) ERROR: MethodError: no...方法歧义可以定义一组函数方法，这样就没有适用于某些参数组合的唯一最具体的方法： julia> g(x::Float64, y) = 2x + y g (generic function with 1...3 4 julia> myappend([1,2,3],2.5) ERROR: MethodError: no method matching myappend(::Array{Int64,1}...) ERROR: MethodError: no method matching bar(::Int64, ::Int64, ::Int64) Closest candidates are: bar

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Julia(类型系统）

/sysimg.jl:24 julia> Point{Float64}(1.0,2.0,3.0) ERROR: MethodError: no method matching Point{Float64...如果不是这种情况，则构造函数将失败并显示MethodError： julia> Point(1,2.5) ERROR: MethodError: no method matching Point(::Int64...与参数组合类型一样，每个此类实例都是的子类型Pointy： julia> Pointy{Int64} <: Pointy true julia> Pointy{1} <: Pointy true 参数抽象类型是不变的...TypeError: Pointy: in T, expected TInt64 可以用相同的方式来限制参数组合类型的类型参数： struct Point{T<:Real} <...则会引发a： julia> supertype(Union{Float64,Int64}) ERROR: MethodError: no method matching supertype(::Type

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Julia(建设者）

julia> HasPlain() HasPlain(438103441441) 普通数据类型的数组表现出相同的行为。...> Point(1,2.5) ## implicit T ## ERROR: MethodError: no method matching Point(::Int64, ::Float64) Closest...Matched::T<:Real) where T<:Real at none:2 julia> Point{Int64}(1, 2) ## explicit T ## Point{Int64}(1,...通过此方法定义，以前MethodError成功的现在可以成功创建类型的点Point{Float64}： julia> Point(1,2.5) Point{Float64}(1.0, 2.5) julia...> typeof(ans) Point{Float64} 但是，其他类似的调用仍然不起作用： julia> Point(1.5,2) ERROR: MethodError: no method matching

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Julia(数字原语）

： # 32-bit system: julia> Int Int32 julia> UInt UInt32 # 64-bit system: julia> Int Int64 julia> UInt...julia> x + 1 == typemin(Int64) true 因此，具有Julia整数的算术实际上是模数算术的一种形式。...) Int64 julia> y = BigInt(typemin(Int64)) -9223372036854775808 julia> y = y - 1 -9223372036854775809...，两个带括号的表达式并列，或者在带括号的表达式之前放置变量都不能用来表示乘法： julia> (x-1)(x+1) ERROR: MethodError: objects of type Int64 are...not callable julia> x(x+1) ERROR: MethodError: objects of type Int64 are not callable 这两个表达式都被解释为函数应用程序

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4 函数方法多重分派

中函数还有更简单灵活的定义方式 f8(x::Int64,y::Int64) = 2*x + y f8(4,3) >>11 看到这里，是不是更加喜欢Julia了！...Julia会选择更加专用的那一个方法。...g(x::Int64, y) = 2x + y g(x, y::Int64) = x + 2y g(2,3.0) >>7.0 g(2.0,3) >>8.0 但如果是g(2,3)，那两个方法没有更加专用的...，这时就会报error，解决方法就是定义一个更加专用的方法：g(x::Int64, y::Int64)。...}: 1 2 3 4 f11([1,2,3],4.2) >>ERROR: MethodError 还可以对子类型参数进行约束 f12(x::T, y::T) where {T<:Number}

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Julia(函数）

{Int64,1}: 3 4 julia> bar(1,2,x...) (1, 2, (3, 4)) julia> x = [1,2,3,4] 4-element Array{Int64,1}:...b; julia> args = [1,2] 2-element Array{Int64,1}: 1 2 julia> baz(args...) 3 julia> args = [1,2,3...] 3-element Array{Int64,1}: 1 2 3 julia> baz(args...)...ERROR: MethodError: no method matching baz(::Int64, ::Int64, ::Int64) Closest candidates are: baz(:...因此，任何 Julia函数f可以使用语法逐元素地应用于任何数组（或其他集合）f.(A)。

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Julia体验语言基础

julia> typeof([1,2,4]) Array{Int64,1} julia> typeof(0xcafebabe) UInt32 julia> λ = "special_variable_name...(sqrt) julia> sqrt(4) 2.0 julia> 2(3+2) 10 julia> x=1 julia> x(x+1)#x放到前面会被解析为可调用对象导致出错 ERROR: MethodError...: objects of type Int64 are not callable julia> (x+1)x 2 运算符很多，官方文档已有总结，这里直接复制翻译一下：算术运算符名称描述 +x unary...可以使用.Operator进行向量运算 julia> [1,2,3].^ 2 3-element Array{Int64,1}: 1 4 9 julia> [1,2,3].+ 2 3-element...Array{Int64,1}: 3 4 5 julia> [1,2,3].÷ 2 3-element Array{Int64,1}: 0 1 1 最后Julia还支持分数和复数表示，这里就不赘述了

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Julia(控制流）

julia> test(2,1) ERROR: UndefVarError: relation not defined Stacktrace: [1] test(::Int64, ::Int64) at...Int64) at ....（例如，参见“ 多维数组”）。...InterruptException InvalidStateException KeyError LoadError OutOfMemoryError ReadOnlyMemoryError RemoteException MethodError...(::Int64) at .

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Julia(转换和推广）

理解此功能的最简单方法是查看其功能： julia> x = 12 12 julia> typeof(x) Int64 julia> convert(UInt8, x) 0x0c julia> typeof..., "foo") ERROR: MethodError: Cannot `convert` an object of type String to an object of type AbstractFloat...{Int64}) at ....通常，应该有一个a//b == convert(Rational{Int64}, a/b)。最后两种转换方法提供了从有理类型到浮点数和整数类型的转换。...因此，如果要在没有实际值的情况下知道某些类型的值的集合将提升为哪种类型，可以使用promote_type： julia> promote_type(Int8, UInt16) Int64 在内部，promote_type

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Julia(字符串）

) Char 您可以Char轻松地将a转换为其整数值，即代码点： julia> Int('x') 120 julia> typeof(ans) Int64 在32位架构上，typeof(ans)将为Int32...> contains("Xylophon", 'o') ERROR: MethodError: no method matching contains(::String, ::Char) Closest...Array{Int64,1}: 1 2 3 julia> m = match(r"(a|b)(c)?...Array{Int64,1}: 1 0 2 将捕获作为数组返回是很方便的，这样就可以使用解构语法将它们绑定到局部变量： julia> first, second, third = m.captures...字节数组文字另一个有用的非标准字符串文字是字节数组字符串文字：b"..."。这种形式使您可以使用字符串表示法来表示文字字节数组，即UInt8值数组。

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为什么Julia比Python快？因为天生理念就更先进啊

一个 Vector{Float64} 中的内存排列等同于 C 语言双精度浮点数数组，这都使得它与 C 语言的交互操作变得简单（确实，某种意义上 Julia 是构建在 C 语言顶层的），且能带来高性能（对...NumPy 数组来说也是如此）。...好处是 Julia 的函数在类型稳定时基本上和 C / Fortran 函数一样。因此^（取幂）很快，但既然 ^（:: Int64，:: Int64）是类型稳定的，那么它应输出什么类型？...在大多数脚本语言中，如果我们对数组的索引超过了索引边界，那么程序将报错。...在 Python 中，我们可以将任何类型数据放入数组，但是在 Julia，我们只能将类型 T 放入到 Vector{T} 中。为了提供一般性，Julia 语言提供了各种非严格形式的类型。

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为什么 Julia 速度这么快？

Vector {Float64} 与 C 语言 double 数组的内存布局是一样的，都可以很容易地与 C 语言进行互操作（实际上，在某种意义上，“Julia 是构建在 C 语言之上的一个层”），从而带来更高的性能...好的方面是 Julia 的函数（类型稳定）基本上就是 C 语言或 Fortran 的函数，因此 “^”（乘方）运算速度很快。那么，类型稳定的 ^(::Int64,::Int64) 会输出什么？...在大多数脚本语言中，如果你试图访问超出数组边界的元素就会出错，Julia 默认情况下也会这么做。...在 Python 中，你可以将任何东西放入数组中。而在 Julia 中，你只能将类型 T 放入 Vector {T} 中。Julia 提供了各种非严格的类型，例如 Any。...::Int64)::Int64 │ └── return %4 │ 5 3 ─ %6 = π (x, Int64) ││╻ Type │ %7 = (Base.sitofp)(Float64, %6):

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Julia语言初体验

element Array{Any,1}: 3 4 9 6 julia中不区分向量和数组，一维数组便是向量。...4.4 字典 julia> dict = Dict("a" => 1, "b" => 2, "c" => 3) Dict{String,Int64} with 3 entries: "c" => 3..."b" => 2 "a" => 1 julia> dict Dict{String,Int64} with 3 entries: "c" => 3 "b" => 2 "a" =>...当取单列时，自动降维为一维数组。...) for i = 30:-2:10] julia> [(i^2,sqrt(i)) for i = 30:-2:10] 11-element Array{Tuple{Int64,Float64},1}

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Julia简易教程——4_字符串操作

> "hello" "hello" julia> "hello julia" "hello julia" julia> """I say: "hello julia" """ "I say: \"hello...字符串拼接 julia 中不支持使用 + 来进行字符串拼接，会报错，如下例所示： Code.2.1 拼接错误示例 julia> "hello" + "world" ERROR: MethodError...") "Hello Julia ! " julia> "hello" * " julia" * " !" "hello julia !"...julia> str1 = "hello" "hello" julia> str2 = "julia" "julia" julia> string(str1, " ", str2, " !")...julia.") true julia> occursin("o", "Hello, julia.") true julia> occursin("p", "Hello, julia.") false

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Julia（数学运算和基本函数）

julia> x = 0x01; typeof(x) UInt8 julia> x *= 2 # Same as x = x * 2 2 julia> typeof(x) Int64 向量化的“点”...julia> [1,2,3] .^ 3 3-element Array{Int64,1}: 1 8 27 更具体地说，a .^ b将其解析为“点”调用 (^)....(a,b)，该调用执行广播操作：它可以组合数组和标量，相同大小的数组（逐个执行操作），甚至不同形状的数组（例如，组合行向量和列向量）产生矩阵）。...而且，这些函数（像任何Julia函数一样）可以通过点语法以“矢量化”方式应用于数组和其他集合f.(A)，例如sin.(A)将计算数组中每个元素的正弦值A。...julia> Int8(127) 127 julia> Int8(128) ERROR: InexactError() Stacktrace: [1] Int8(::Int64) at .

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学习Julia矩阵操作与保持年轻的秘诀

自语：话说Julia是一个神奇的语言，语法简单，速度贼快，是吹牛装X的不二神器。记得一个物理学家说过，那些旧理论之所以消失，不是因为人们改变了看法，而是持那种看法的人死光了。...为了证明自己还永远年轻，就用一些时髦的词汇，看bilibili，玩QQ空间，听《两只老虎爱跳舞》，学习Julia。。。...对于嘲笑我装嫩的年轻人，我引用王朔的话：“让我欣慰的是：你也不会年轻很久了” 加油吧，骚年，还在朋友圈打卡R和Python么，试试Julia吧！...注意, 这里生成矩阵时, 需要首先定义一个空的数组, 然后再进行填充. mat = Array(Int32,4,4) 4×4 Array{Int32,2}: 125804192 256236432...*b 2×2 Array{Int64,2}: 2 6 12 20 矩阵相乘 a*b 2×2 Array{Int64,2}: 10 13 22 29 1.8 矩阵求逆 inv(

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Julia简易教程——1_julia中的整数和浮点数

2 ^ 15 - 1 UInt16 16 0 2 ^ 16 - 1 Int32 32 -2 ^ 31 2 ^ 31 - 1 UInt32 32 0 2 ^ 32 - 1 Int64 64 -2 ^ 63...julia > typeof(1) Int64 Julia内部变量Sys.WORD_SIZE能够直接获取目标系统位数： # 32位操作系统 julia > Sys.WORD_SIZE 32 # 64位操作系统...# 64位操作系统 julia > Int Int64 julia > UInt UInt64 julia 支持二进制和八进制、16进制的输入值 julia > 0x1 0x01 julia > typeof...ans指的是紧邻的上一条指令的输出结果同样，既然有最大值以及最小值，即存在溢出的问题，从而会导致环绕行为，如例： julia > typemax(Int64) 9223372036854775807...julia > typemax(Int64) + 1 -9223372036854775808 julia > typemin(Int64) -9223372036854775808 浮点数 julia

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Julia(复数和有理数）

Stacktrace: [1] sqrt(::Int64) at ....1//0 julia> -3//0 -1//0 julia> typeof(ans) Rational{Int64} NaN但是，尝试构造一个合理的值不是： julia> 0//0 ERROR:...ArgumentError: invalid rational: zero(Int64)//zero(Int64) Stacktrace: [1] Rational{Int64}(::Int64, :...:Int64) at ..../rational.jl:13 [2] //(::Int64, ::Int64) at .

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6 Julia 类型

类型 Julia中没有class，也没有子类型的继承关系，所有具体类型都是最终的，并且只有抽象类型可以作为其超类型。Julia中的继承是继承行为，而不是继承结构。...我们可以用typeof()函数查看变量的类型 typeof(a) >>Int32 typeof(b) >>Int64 即在使用抽象类型时，Julia会针对每个调用它的参数的具体类型重新编译。...有两点需要说明：即使我们的参数类型为抽象类型，性能不会有任何损失；但如果函数参数是抽象类型的容器（比如数组，矩阵等），可能存在性能问题我们前面讲到的Bool、UInt8和Int8都是8 bits，但它们的根本区别是具有不同的超类型...,可以运行@edit +(1+2.0)查看Julia的实现方式。...类似于C++中的template，但Julia是一种动态语言，在使用参数类型方面优势更加明显。

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Julia机器学习核心编程.4

当然，我们也可以使用Julia提供的typeof()函数来计算出变量的类型。代码01行将_ab作为参数传入typeof()中，它返回了Int64，也就是说，_ab的类型是Int64。...这里的Int64和String指的是类型。Int有不同的大小，通常其默认值与操作系统的字长有关。在Julia中，我们可以使用下画线来分隔数字。...应用嘛,比较多.比如0太多的时候可看最大的存放量,可看平台位数在处理无法用32位整数（Int32）表示的大数字的情况下，即使在32位计算机上，Julia也会创建64位整数（Int64），而不是32位...01 julia> large_integer = 99999999999 02 julia> typeof(large_integer) 03 Int64 数据溢出在下面的范例中，定义了一个具有.../loading.jl:515 意思就是代码01行中的0不是布尔值，而是Int64类型的值。其实我觉得把0放在一个大的数集中,很正确!

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