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...
Vector 和 Matrix 其实就是 Array 的特例: julia> Vector Array{T,1} where T 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...
1.2. 二维数组(table/matrix) julia> mat = [1234]# 空格分隔的语法,用于创建二维数组(或称行向量)1×4Array{Int64,2}:1234julia> [12;34]# 分号和换行符(\n),用于分隔数组中不同的行2×2Array{Int64,2}:1234 空格对应函数hcat,表示横向拼接各个矩阵/元素。 分号和换行对应函数vcat,表示垂直拼接各个矩...
numpy包含两种基本的数据类型:数组(array)和矩阵(matrix)。无论是数组,还是矩阵,都由同种元素组成。 用户7886150 2021/01/02 7630 NumPy 1.26 中文官方指南(一) 对象函数数组索引numpy NumPy 是 Python 中科学计算的基础包。 这是一个提供多维数组对象、各种派生对象(如掩码数组和矩阵)以及一系列用于数组快速操作的...
Array{type}(dims) 如下: julia> arr2 = Array{Int64}(undef,3) # 一维阵列 Vector 3-element Vector{Int64}: 0 0 0 julia> arr2 = Array{Int64}(undef,3,2) # 3x2二维阵列 Matrix 3×2 Matrix{Int64}: 0 0 0 0 0 0 julia> arr2 = Array{Int64}(undef,3,2,3) # 3x2x3三维阵列Array ...
julia>[1,2,3]# An array of `Int`s3-elementArray{Int64,1}:123julia>promote(1,2.3,4//5)# This combination of Int, Float64 and Rational promotes to Float64(1.0,2.3,0.8)julia>[1,2.3,4//5]# Thus that's the element type of this Array3-elementArray{Float64,1}:1.02.30.8julia>[]...
4A1D = cu([1, 2, 3]) # cl for CLArrays 5A1D = fill(CuArray{Int}, 0, (100,)) # CLArray for CLArrays 6# Float32 array - Float32 is usually preferred and can be up to 30x faster on most GPUs than Float64 7diagonal_matrix = CuArray{Float32}(I, 100, 100) 8filled = fi...
Matrix multiplication Successive overrelaxation All-pairs shortest paths Linear equations Traveling Salesperson problem We useMessage Passing SEND (destination, message) - non-blocking: continue immediately (like a mailbox),信息发送是reliable的,当信息发送出去之后,在未来的某一个时刻一定会发出被接收。
function public_preprocess(batch) ka = OffsetArray(0:7, 0:7) # Create feature extracted matrix I = [[batch[i′*3 .+ (1:7), j′*3 .+ (1:7), 1, k] for i′=ka, j′=ka] for k = 1:64] # Reshape into the ciphertext I = [[I[k][l...][i,j] for k=1:64, l=...
Reusable GPU array functionality for Julia's various GPU backends. DocumentationBuild StatusCoverage This package is the counterpart of Julia's AbstractArray interface, but for GPU array types: It provides functionality and tooling to speed-up development of new GPU array types. This package is not...