为什么数组{Float64，1}不是Julia中数组{Real，1}的子类型？

在Julia中，{Float64, 1}不是{Real, 1}的子类型，这是因为Julia中的类型系统是具有协变性的。具体来说，对于类型A和B，如果A是B的子类型，那么Array{A, 1}是Array{B, 1}的子类型。

在这个问题中，Float64是Real的子类型，因此{Float64, 1}应该是{Real, 1}的子类型。然而，Julia中的数组类型是不可变的，即数组的元素类型是固定的。因此，{Float64, 1}和{Real, 1}是两个不同的类型，它们之间没有继承关系。

这种设计决策是为了保证类型安全性和性能。如果{Float64, 1}是{Real, 1}的子类型，那么在使用数组时可能会出现类型不匹配的错误。此外，由于数组在内存中是连续存储的，如果允许不同元素类型的数组共享内存，会导致内存布局混乱，影响性能。

总结起来，{Float64, 1}不是{Real, 1}的子类型，是因为Julia的类型系统具有协变性，并且为了保证类型安全性和性能而做出的设计决策。

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在Julia中创建数组时会将Int类型转换为Float类型。一般来说，Julia会尝试使用promote()函数来提升类型。如果不能提升，数组将会变成Any类型。 ?...假设有一个带有浮点数的数据集： julia> x = [1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5, 6.6] 这将创建一个具有6个元素的数组{Float64,1}。...现在，假设此数据集在位置x[1]处有缺失值。这意味着该数据没有意义，而不是1.1。我们不能用Julia中的数组类型来表示。当尝试分配NA值时，将发生错误，我们无法将NA值添加到数组中。...6个元素的数组DataArrays.DataArray{Float64,1}。...01 julia> x[1] = NA 02 NA 03 julia> x 04 6-element DataArrays.DataArray{Float64,1}: 05 NA 06 2.2

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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。...Tuple{String,String} julia> getindex(my_tuple,2) "world" typeof()函数可以用于检查数据对象的类型结构（同R中的typeof，区别于Python...中的type()） julia中的索引从1开始，区别于Python中的从0开始，与R相同。...julia> map(round, [1.2,3.5,1.7]) 3-element Array{Float64,1}: 1.0 4.0 2.0 map(n_fun, [1.2,3.5,1.7]...) julia> map(n_fun, [1.2,3.5,1.7]) 3-element Array{Float64,1}: 2.84 18.25 5.29 6.2 列表表达式 [i for

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Julia简易教程——5_函数

前言在python中函数作用域是用缩紧来表示的，这也是大家吐槽的一点，稍微有个缩进不正确就会报错，julia中对缩进没有严格的限制，这里主要介绍julia中函数的语法，各语言通用的函数语法将不做详细介绍...1 method) julia> sum_x_y(2, 3) 5 在Julia中定义函数还有第二种更简洁的语法： Code.1.2 简介函数语法 julia> Multiply_x_y(x, y)...y ; z::Int=1) ### end 又可能注意到，参数分隔符是; ，这是因为在julia 中 , 和; 都可以用作参数分隔符，但一般给没初始化和初始化的参数使用; 分割。...]) 3-element Array{Float64,1}: 1.0 4.0 2.0 julia> map(x -> x^2 + 2x - 1, [1,3,-1]) 3-element Array...{Int64,1}: 2 14 -2

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Julia(字符串）

大多数非AbstractString对象都将转换为与它们作为文字表达式输入方式非常接近的字符串： julia> v = [1,2,3] 3-element Array{Int64,1}: 1 2...：整个子字符串匹配： m.match 捕获的子字符串为字符串数组： m.captures 整个比赛开始的偏移量： m.offset 捕获的子字符串的偏移量作为矢量： m.offsets 当捕获不匹配时...，该位置将m.captures包含一个子字符串，而不是一个子字符串，nothing并且m.offsets其偏移量为零（请注意，Julia中的索引是从1开始的，因此字符串的零偏移量是无效的）。...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

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为什么 Julia 速度这么快？

这并不是因为更好的编译器，而是一种更新的设计理念，Julia 在开发之初就将这种理念纳入其中，而这也是关注 “人生苦短” 的 Python 所欠缺的。 为什么要选择 Julia？...如果它不是类型稳定的，Julia 必须进行昂贵的 “装箱”，以确保在操作之前知道函数的类型是什么。这是 Julia 与其他脚本语言之间最关键的不同点。...Array{Float64,1} at index [4] Stacktrace: [1] setindex!...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。...检查类型稳定性由于类型稳定性非常重要，Julia 为我们提供了一些工具，用来检查一个函数是不是类型稳定的，其中最重要的是 @code_warntype 宏。

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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。...同样的道理（同样在哪里？？？），以后Fortran或者其它旧式的语言之所以消失，不是因为大家都学习了新语言，而是使用他们的人死光了。...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！...8 11 14 3 6 9 12 15 1.2 提取主对角线 diag(mat) 4-element Array{Int64,1}: 1 6 11 16 1.3 生成对角线为...1的对角矩阵 eye(4) 4×4 Array{Float64,2}: 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0

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3 数学运算矩阵操作

1e10 可以被解析为数值文本 1 乘以变量 e10 因此，Julia中以 0x 开头的表达式，都被解析为十六进制文本以数字文本开头，后面跟着 e 或 E ，都被解析为浮点数文本运算方法常用的...首先定义一个简单的矩阵，在REPL中看返回的类型 a = [1,2,3,4] >>4-element Array{Int64,1}: 1 2 3 4 Julia中也可以像MATLAB中定义步进向量...}: 1 2 3 4 再来看矩阵拼接中的空格 , ;的区别 x = ones(2,3) y = zeros(2,3) z = [x y] >>2×6 Array{Float64,2}: 1.0...matlab中的函数Julia中基本也有，用法也基本一致 eg. rand(10) rand(2,3) rand(Int32,2,3) reshape(1:6, (2,3)) 注：如果有些常用的数学函数发现在...Julia中不能使用，比如mean()函数，则可以使用Statistics package。

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Julia 1.0 正式发布，这是新出炉的一份简单中文教程

return 关键字往往只用于在运行过程中返回。也许一开始你对这个 end 不是很喜欢，或许会问为什么不像 Python 一样呢？为什么不用 {} 呢？...，Julia 是有类型的，也可以标注类型（而不是声明），而对于短小的函数声明也可以更加的贴近数学语言。...比如可以产生一个随机数组这将得到一个向量，里面有 10 个元素，每个元素的类型是默认的 Float64 类型。...所以我们用这个作为例子来看看怎么定义一个类型 struct MyComplex real::Float64 imag::Float64 end # 一个复数就是 MyComplex...但是仅仅声明了类型还远远不够，我们还需要对复数定义复数运算，方便起见我们这里仅重载 * 算符：首先我们需要将要重载的东西从 Base 模块中拿出来（而不是自己声明一个新的，为什么？

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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。...function f11(x::Real)::Real x + 10 end b = f11(10) 这又是为什么呢？...先看一个简单的例子 1 + 2.0 >>3.0 这个例子中，就是把Int64类型的1转换成了Float64，然后进行加法操作再来看下面的例子 a = (1, 2.0, Int8(3)) >>(1,...复合类型即自定义类型，关键字是struct,Julia中没有class关键字，都用struct代替 struct Foo x1 x2::Int x3::Float64 end...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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4 函数方法多重分派

{Int64,1}: 3 5 7 9 多返回值 function f3(x,y) x+y, x-y end f3(3,4) >>(7,-1) #返回的是一个tuple minVal...+, 1:10) >>55 |>操作符，对于运算顺序非常直观 "abcde" |> uppercase [i for i in 1:5] |> join 当然，Julia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！...f9，参数类型位Float64 function f9(x::Float64,y::Float64) x + y end >>f9 (generic function with 2 methods...下面我们举一个Python中的例子，Python因为在函数定义时是不知道参数类型的，所以一般没有单分派；但Python中提供了单分派的修饰符，可以实现单分派的功能。

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教程 | 如何在Julia编程中实现GPU加速

无论做什么，运行前都要先将 Julia 对象转移到 GPU。并非 Julia 中的所有类型都可以在 GPU 上运行。..."Array{Test2,1}" 所有这些 Julia 类型在传输到 GPU 或在 GPU 上创建时表现不同。下表概述了预期结果： ?...发生「融合」是因为 Julia 编译器会重写该表达式为一个传递调用树的 lazy broadcast 调用，然后可以在循环遍历数组之前将整个调用树融合到一个函数中。...这意味着在不分配堆内存（仅创建 isbits 类型）的情况下运行的任何 Julia 函数，都可以应用于 GPUArray 的每个元素，并且多点调用会融合到一个内核调用中。...第一个成功案例是通过 Julia 软件包实现自动微分解决方案，这些软件包甚至都不是为 GPU 编写的，因此可以相信 Julia 在 GPU 计算领域的扩展性和通用设计中一定会大放异彩。

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Julia(建设者）

建设者构造函数[1]是创建新对象的函数，特别是Composite Types的实例。在Julia中，类型对象还充当构造函数：它们在作为参数应用于元组时会创建自己的新实例。...julia> HasPlain() HasPlain(438103441441) 普通数据类型的数组表现出相同的行为。...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...构造函数与转换 T(args...)Julia中的构造函数的实现与其他可调用对象一样：方法被添加到它们的类型中。类型的类型是Type，因此所有构造函数方法都存储在该Type类型的方法表中。...但是，在某些情况下，您可以考虑向中添加方法Base.convert 而不是定义构造函数，因为convert()如果找不到匹配的构造函数，Julia将退回到调用。

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手把手教你如何用Julia做GPU编程（附代码）

性能让我们用一个简单的交互式代码示例来快速说明为什么要将计算转移到GPU上，这个示例计算julia set： 1using CuArrays, FileIO, Colors, GPUArrays,...无论你做什么，任何Julia对象都必须先转移到GPU才能使用。并非Julia中的所有类型都可以在GPU上工作。..."Array{Test2,1}" 所有这些Julia类型在转移到GPU或在GPU上创建时表现都不同。...在~1000 GPU线程中的每一个线程创建和跟踪大量堆内存将很快破坏性能增益，因此这实际上是不值得的。作为内核中堆分配数组的替代方法，你可以使用GPUArrays。...内核的每个并行调用都有一个线程索引，我们可以使用它来安全地索引到数组A和B。如果我们计算自己的索引，而不是使用linear_index，我们需要确保没有多个线程读写同一个数组位置。

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JuliaPythonMatlab基本语法比较

基本数据类型 Python：数字、字符串、列表、元组、集合、字典 Matlab：数字、字符串、逻辑值、表、结构体、元胞数组、函数句柄 Julia：数字、字符串、自定义类型（struct/Union/Tuple.../Array等）注：julia 网上很多教程都是针对0.3版本，跟最新的1.0版有很多语法不太一样，在学习时最好看julia官方文档 PythonMatlabJulia基本操作类型动态语言，在运行期间才去做数据类型检查...数，python中int型是没有大小限制的，理论上位宽可以无限大使用方法：x=1 matlab中默认都是double类型，也可以用int16(x)将x转为16位有符号数使用方法：x=1 在64位系统中默认是...Int64类型的，可用typeof(x)查看x的类型，也可以用Int32(x)将x转成Int32类型浮点数使用方法：x=1.0 float型使用方法：x=1.0 默认double型使用方法：x=1.0...在64位系统中默认是Float64类型，也可以用Float32(x)将其转换为Float32类型复数x = complex(1,2) x1 = x.real x2 = x.imagx = 1 + 1i*

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