为什么不能在Julia中的函数中定义可变结构?
function test()
mutable struct ABC
x
y
z
a
end
end
抛出错误:
ERROR: LoadError: syntax: "struct" expression not at top level
但是,如果结构是全局的,位于函数之外,并在函数内部访问,则代码可以正常工作。
有没有一种纯Python转换的方法?
Python不仅可以表示一个一维的字节块.它们可以表示多维布局、非连续内存、复杂元素类型等。例如,在以下代码中:
In [1]: import numpy
In [2]: x = numpy.array([[1, 2], [3, 4]])
In [3]: y = x.T
In [4]: a = memoryview(x)
In [5]: b = memoryview(y)
a和b是2×2多维内存:
In [6]: a.shape
Out[6]: (2, 2)
In [7]: b.shape
Out[7]: (2, 2)
b表示a的转置,因此a[
在Python3中,模块可以与一起使用。
~$ python3
Python 3.2.3 (default, Feb 20 2013, 14:44:27)
[GCC 4.7.2] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> x = b"abc"
>>> import re
>>> re.search(b"b", memor
我想以类似于conda环境的方式创建Julia环境。但是,使用必要的包创建Project.toml意味着我无法使用本地/自定义模块。我有一个基本的项目结构 - julia_test
- MyModule.jl
- main.jl where MyModule.jl module MyModule
function f(a, b)
return (a+b)^2
end
end 和main.jl using Distributions
using MyModule
function main()
a = Normal()
b =
在Julia中,可以导出函数(或变量、结构等)。在此之后,可以在另一个脚本中调用它,而不需要命名空间(一旦它被导入)。例如:
# helpers.jl
module helpers
function ordinary_function()
# bla bla bla
end
function exported_function()
# bla bla bla
end
export exported_function()
end
# main.jl
include("helpers.jl")
using .helpers
#we have to call the non-
我正在尝试通过使用cython优化函数来加速我对pandas groupby进行的几十次调用。我有一个在我的笔记本上运行的groupby,但当我调用它时,我得到了一个NameError。
这是我笔记本中的测试代码(3个单元格)
%%cython
def _set_indices(keys_as_int, n_keys):
import numpy
cdef int i, j, k
cdef object[:, :] indices = [[i for i in range(0)] for _ in range(n_keys)]
for j, k in enu
来自面向对象框架(Python),并试图在Julia ()中实现Flyweight模式
考虑到Julia中的多分派框架和缺乏继承,我不太确定如何做到这一点。想知道是否有Julia专家考虑过主要面向对象的设计模式(例如Gang of Four)的实现,以及如何将它们移植到Julia上(如果没有,是否有任何替代方案)
我有两个数组t1::Array{Float64, 2}和t2::Array{Float64, 2},它们的列数相同。t2只有一行。
我想找到t1的第一行,它是<= t2 (即第一行i,即t1[i, j] <= t2[1, j] for all j)。在以前版本的julia中,我使用了以下命令:
findfirst(all(t1 .<= t2, 2))
它不再起作用了。命令all(t1 .<= t2, 2)返回以下错误:
ERROR: MethodError: objects of type BitArray{2} are not callable
Use square
我有以下不完整的朱莉娅代码:
mutable struct Env
end
function step(env, action:UInt32)
return ones(8), 1.0, true, Dict()
end
function reset(env)
return ones(8)
end
当我尝试使用它时,我会得到以下错误:
LoadError:方法定义中的错误:必须显式导入函数Base.step以进行扩展LoadError:方法定义中的错误:函数Base.reset必须显式导入以进行扩展
我不知道Base.step和Base.reset是什么,我不想扩展它
我的目标:对于一个项目,能够包含本地文件(相同项目的一部分,相同的目录),很普通,可能是循环的。
在Julia中,假设我有文件:
FILE1.jl
module A
include("FILE2.jl")
using B
# Type annotations that need types from B
end
FILE2.jl
module B
include("FILE1.jl")
using A
# Type annotations that need types from A
end
在Julia (>v1)中,这会导致无限循环。我已经
我有一个代码需要很长时间才能运行,比集群上允许的最大walltime更长。它依赖于rand(),所以为了在集群上以多个序列运行代码,我使用
julia> r = copy(Random.GLOBAL_RNG)
捕获全局随机数生成器在运行结束时的状态。我需要将'r‘保存到一个文件中,然后在集群上启动下一次运行时从该文件中读取该变量--本质上是为了能够“从我停止的地方继续”。当我尝试时(使用包DelimitedFiles):
julia> writedlm("rngState.bin",r)
但是,我得到以下错误
ERROR: MethodError: no m
我正在使用cython内存视图来引用一些灰度图像。我已经在我写的一些图像处理代码中成功地使用了这一点。现在,我需要使用一些OpenCV函数。不幸的是,我发现我不能将内存视图作为图像参数传递给OpenCV函数。代码会编译,但当它运行时,它会在调用OpenCV函数时停止,并显示"TypeError: is not a numpy array“
我可以用np.asarray(my_memoryview)把内存视图转换回numpy数组。这是可行的,但它复制数据并且速度很慢。
在memory they文档中,他们谈到了对numpy 的强制,似乎我应该能够在不复制内存的情况下将memory the
我想使用python3 (3.5)将非常大的字典转储到一个压缩的json文件中。
import gzip
import json
import tempfile
data = {"verylargedict": True}
with tempfile.NamedTemporaryFile("w+b", dir="/tmp/", prefix=".json.gz") as fout:
with gzip.GzipFile(mode="wb", fileobj=fout) as gzout:
我一直在Windows10上用Python3编写代码,需要调用用Julia编写的函数,所以我安装了Julia和PyJulia。然而,我遇到了一个非常奇怪的问题:虽然我可以在Python终端中很好地导入和调用Julia模块(尽管导入它们可能需要几秒钟的时间),但尝试在Python脚本中导入任何Julia模块都会出现错误。 我可以跑一条线 import julia 很好,但是像这样简单的事情 from julia import Base 将给出两个对话框和如下所示的终端错误截图。我的问题很简单,有没有人知道这里发生了什么,或者如何修复它?谢谢。 dialog1 dialog2 terminal
在Julia中,根据索引过滤数组的最自然方法是什么?最简单的例子是关闭kth元素:
A = [1,2,3,4,5,6,7,8]
k = 4
[getindex(A, i) for i = 1:8 if i != k]
上面的方法虽然有效,但与R中提供的简单的R相比却显得冗长。执行这个简单任务的最干净的方法是什么?