# 创建一个一维数组(向量) my_vector = [1, 2, 3, 4, 5] # 输出: [1, 2, 3, 4, 5] # 创建一个二维数组(矩阵) my_matrix = [ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ] # 输出: 3x3 矩阵 # 创建一个三维数组 my_3d_array = [[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7,...
本质上也是“行”构造,但是会更清晰一些。 使用Array和Matrix构造二维数组,类比一维,注意数值没有意义 利用函数构造 3. 查询二维数组 4. 访问和修改二维数组 最常用的还是下标笛卡尔索引 可修改值 范围索引,多点索引等等方法,参考一维数组。 针对二维数组,还有一种“线性索引”方式,我们来看一下 这个数组中,第一个...
而别名Matrix{T}则代表了Array{T,2},即二维数组的类型。其中的 vector(向量)和 matrix(矩阵)都是线性代数中最核心的概念。从形状上来讲,向量就是由一个个值组成的纵队,而矩阵则是由一个个长度相同的纵队组成的方阵。 顺便说一下,我们在本书中不会专门去讨论相关的数学知识。但是,我们有时候(尤其是讲数组的...
在Julia中,可以使用`DataFrame`和`Array`来将一组数据帧转换为多维数组。 首先,需要安装并加载`DataFrames`包,可以使用以下命令: ```julia using Pk...
julia> Matrix Array{T,2} where T 即Vector 是一维数组, Matrix 是二维数组。从这里也可以看出, Julia 中类型的参数类型可以是具体的 value, 比如这里的 1 和 2。 Julia 中 Array 数据是连续存放的, 如下图: 跟存放指针相比好处是少了一次内存访问, 并且可以更好地利用 CPU 的 pipeline 和 cache,以及 ...
julia>Array{Complex{Float64},2}Matrix{ComplexF64}(aliasforArray{Complex{Float64},2}) Array类型有两个类型参数,第一个是元素类型,第二个是数组的维度。 可以使用typeof函数获取值的类型。 julia>typeof(1+2im)Complex{Int64}julia>typeof(randn(Complex{Float64},2,2))Matrix{ComplexF64}(aliasforArray...
我们还可以使用以下语法指定数组的类型和维度: Array{type}(undef,dims...) undef表示数组未初始化。 dims...可以是维度的单多元组,也可以是维度作为可变参数时的一组值。 dims...数字表示元素个数,多个维度使用逗号,分隔。 实例 julia>array =Array{Int64}(undef,3)# 表示一维数组,数组有 3 个元素 ...
Matrix{T}(I, m, n) m 行 n 列的单位矩阵 (需要先执行 using LinearAlgebra 来才能使用 I) range(start, stop=stop, length=n) 从 start 到 stop 的带有 n 个线性间隔元素的范围 fill!(A, x) 用值 x 填充数组 A fill(x, dims...) 一个被值 x 填充的 Array...
#指定参数 M 为Matrix类型,这里T是参数模板比如整数Int,Float64等,T <: Number表示参数得是Number子类型functionrestructure_matrix(M::Matrix{T})where{T <:Number}#Matrix其实是二维数组MatrixArray{T,2}whereT#Vector是维数为1的数组VectorArray{T,1}whereT ...
using CuArrays: CuArray """ The function calculating theJuliaset """ function juliaset(z0, maxiter) c = ComplexF32(-0.5, 0.75) z = z0 for i in 1:maxiter abs2(z) > 4f0 && return (i - 1) % UInt8 z = z * z + c