A Vectors fogalomban azt mondtuk, hogy „a tömbök a Julia nyelv szívében vannak”, és a vektor egydimenziós.
Ezt figyelembe véve joggal remélhetjük, hogy a nyelv sok sokoldalú és hatékony módot kínál arra, hogy dolgokat csináljunk a vektorokkal, bármit is jelentsen ez.
Vektorokat váró függvények
Néhány nagyon egyszerű függvény vektorbemenetet kap, és skaláris kimenetet ad vissza.
v = [2, 3, 4]
length(v) # => 3
sum(v) # => 9
Aritmetika
Tegyük fel, hogy van egy numerikus vektorod, és minden értékből le szeretnél vonni 0,5-öt.
julia> v = [1.2, 1.5, 1.7]
3-element Vector{Float64}:
1.2
1.5
1.7
julia> v - 0.5
ERROR: MethodError: no method matching -(::Vector{Float64}, ::Float64)
Ez nem működik, de mi a helyzet egy másik vektor kivonásával?
julia> v - [0.5, 0.5, 0.5]
3-element Vector{Float64}:
0.7
1.0
1.2
Sikeres, de meglehetősen fárasztó és memóriaigényes, ahogy a vektorok egyre hosszabbak lesznek.
Szerencsére a Juliának van egy „varázslatos” pontja, amivel nagyon egyszerűen megoldhatod ezt a problémát: mindössze v .- 0.5 kell.
A következő szakasz megmagyarázza, miért.
Szórás
Tehát a v - 0.5 nem működik, a v .- 0.5 viszont igen, és meg kell értenünk, mit csinál a pont.
Két dolog, amelyek együtt adják a kívánt eredményt.
1. Elemenkénti alkalmazás
Először is, ha bármely infix operátor elé pontot teszel, az azt jelenti, hogy „alkalmazd ezt a műveletet minden elemre külön-külön”.
Hasonlóképpen, ha egy függvénynév után pontot teszel, az „vektorizálja” azt, még akkor is, ha a függvény skaláris bemenetekre készült.
julia> sqrt.([1, 4, 9])
3-element Vector{Float64}:
1.0
2.0
3.0
2. Szingleton-kiterjesztés
Egy korábbi példában láttuk, hogy ki lehet vonni egyenlő hosszúságú vektorokat, de kérlek, értsd meg, hogy a .- biztonságosabb operátor, mint a -, mert egyértelművé teszi az elemenkénti szándékot.
julia> v .- [0.5, 0.5, 0.5]
3-element Vector{Float64}:
0.7
1.0
1.2
Mi a helyzet az egyenlőtlen hosszúságú vektorokkal?
julia> v .- [0.5, 0.5]
ERROR: DimensionMismatch: arrays could not be broadcast to a common size
julia> v .- [0.5,]
3-element Vector{Float64}:
0.7
1.0
1.2
Általában véve az egyenlőtlen hosszúságok hiba, kivéve, ha az egyik hossza 1 (technikailag egy „szingleton” dimenzió).
A [0.5,] vagy egyszerűen 0.5 alakú szingletonok automatikusan kiterjesztődnek a szükséges hosszra ismétléssel.
Ez a broadcasting lényege.
Indexelés
A vektor elemeinek indexszám szerinti kiválasztásáról már volt szó korábbi fogalmakban.
a = collect('A':'Z') # => 26-element Vector{Char}
# index with an integer
a[2] # => 'B'
# index with a range
a[12:2:18] # => ['L', 'N', 'P, 'R']
# index with another vector
a[ [1, 3, 5] ] # => ['A', 'C', 'E']
Logikai indexelés
Lehetőség van arra is, hogy olyan elemeket válasszunk ki, amelyek kielégítenek egy logikai kifejezést (technikailag egy „predikátum”).
Ez általában szórást igényel.
julia> a[a .< 'D']
3-element Vector{Char}:
'A': ASCII/Unicode U+0041 (category Lu: Letter, uppercase)
'B': ASCII/Unicode U+0042 (category Lu: Letter, uppercase)
'C': ASCII/Unicode U+0043 (category Lu: Letter, uppercase)
Bonyolultabb kifejezéseknél a pontok hajlamosak elszaporodni (de kicsik és könnyű beírni őket).
julia> a[a .< 'D' .|| a .> 'W']
6-element Vector{Char}:
'A': ASCII/Unicode U+0041 (category Lu: Letter, uppercase)
'B': ASCII/Unicode U+0042 (category Lu: Letter, uppercase)
'C': ASCII/Unicode U+0043 (category Lu: Letter, uppercase)
'X': ASCII/Unicode U+0058 (category Lu: Letter, uppercase)
'Y': ASCII/Unicode U+0059 (category Lu: Letter, uppercase)
'Z': ASCII/Unicode U+005A (category Lu: Letter, uppercase)
Emlékeztetőül: a „vektor” valójában bármilyen megfelelő rendezett iterálható lehet, például egy tartomány:
julia> n = 3:10
3:10
julia> n[isodd.(n)]
4-element Vector{Int64}:
3
5
7
9
Tanulófeladat
