Elyses Verzauberungen

Ein zentrales Ziel von Julia ist es, Berechnungen mit numerischen Daten schnell und effizient durchführen zu können. Sehr viele numerische Daten.

Typischerweise werden die Daten in Arrays (oder einem verwandten Typ) gespeichert, man kann also mit Fug und Recht sagen, dass Arrays das Herz der Sprache Julia bilden.

Arrays können beliebig groß sein (nur begrenzt durch den Speicher deiner Hardware) und beliebig viele Dimensionen haben.

Dieses einführende Konzept konzentriert sich auf die Grundlagen eindimensionaler Arrays, die Vektoren genannt werden.

Vektoren erstellen

In Julia ist ein Vektor eine geordnete Folge von Werten, auf die man über eine Indexnummer zugreifen kann.

Der einfachste Weg, einen Vektor zu erstellen, ist, die Werte in eckige Klammern zu schreiben:

julia> num_vec = [1, 4, 9]
3-element Vector{Int64}:
 1
 4
 9

julia> str_vec = ["arrays", "are", "important"]
3-element Vector{String}:
 "arrays"
 "are"
 "important"

Der Vektor-Typ entspricht dem Typ jedes einzelnen Elements.

Brauchen Vektoren also homogen zu sein (alle Elemente vom selben Typ)?

Auf einer gewissen Ebene ja – und es ist empfehlenswert, das anzustreben, wenn du die beste Performance willst. Julia kann diese Einschränkung jedoch (wenn nötig) umgehen, indem es den Typ Any verwendet:

julia> mixed_vector = [1, "str", 'c']
3-element Vector{Any}:
 1
  "str"
  'c': ASCII/Unicode U+0063 (category Ll: Letter, lowercase)

Wenn du einen leeren Vektor erstellst, verwendet Julia standardmäßig den Elementtyp Any, aber du kannst ihn genauer festlegen, indem du das leere Array mit dem gewünschten Elementtyp annotierst.

julia> empty_vec = []
Any[]

julia> empty_int_vec = Int64[]
Int64[]

Bitte lies und merke dir diese Regel:

• Standardmäßig beginnt die Indizierung in Julia bei 1, nicht bei 0.

Das ist für alle vertraut, die andere Data-Science-Sprachen verwendet haben (R, Matlab, Fortran ...), mag aber für Informatiker mit einem Hintergrund in C-ähnlichen Sprachen schockierend erscheinen.

Ansonsten funktionieren Indizes so, wie du vermutest: Du schreibst sie einfach in eckige Klammern:

squares = [0, 1, 4, 9, 16]
squares[1]  # 0
squares[3]  # 4
squares[begin]  # 0 ("begin" is synonym for 1)
squares[end]  # 16 ("end" is synonym for length(squares))

Beachte, wie praktisch die Indizierung mit end (sehr nützlich) und begin (wohl eher nicht) ist.

Python-Programmierer fragen sich vielleicht, was es mit negativen Indizes auf sich hat. Vergiss es: Die gibt es in Julia nicht, und sie lösen einen BoundsError aus. Dasselbe gilt für jeden Index kleiner als 1 oder größer als length(squares).

Vektoroperationen

Vektoren in Julia sind veränderbar: Wir können den Inhalt einzelner Zellen ändern.

julia> vals = [1, 3, 5, 7]
4-element Vector{Int64}:
 1
 3
 5
 7

julia> vals[2] = 4  # reassign the value of this element
4

# Only the value at position 2 changes:
julia> vals
4-element Vector{Int64}:
 1
 4
 5
 7

Es gibt viele Funktionen zum Bearbeiten von Vektoren, auch wenn die Julia-Dokumentation sie allgemeiner auf „Collections“ statt auf Vektoren bezieht.

Beachte, dass Funktionen, die ihre Eingabe verändern, per Konvention ein ! im Namen haben. Der Compiler erzwingt das nicht, aber es ist eine sehr starke Konvention in der Julia-Welt.

Hier sind einige der nützlichen Funktionen:

• Um Werte ans Ende des Vektors anzuhängen, verwende push!().
• Um den letzten Wert zu entfernen, verwende pop!().
• Um am Anfang des Vektors zu arbeiten, sind die entsprechenden Funktionen pushfirst!() und popfirst!().
• Um an einer beliebigen Position ein Element einzufügen oder zu entfernen, gibt es insert!() und deleteat!().

julia> vals = [1, 3]
2-element Vector{Int64}:
 1
 3

julia> push!(vals, 5, 6)  # can add multiple values
4-element Vector{Int64}:
 1
 3
 5
 6

julia> pop!(vals)  # mutates vals, return popped value
6

julia> vals
3-element Vector{Int64}:
 1
 3
 5