值得注意的一个细节是 Julia 的数值是「真数值」,在 Float64 中真的就和一个 64 位的浮点数值一样,或者是 C 语言的「双精度浮点数」。一个 Vector{Float64} 中的内存排列等同于 C 语言双精度浮点数数组,这都使得它与 C 语言的交互操作变得简单(确实,某种意义上 Julia 是构建在 C 语言顶层的),且能带来...
遵守这个原则还有其它优势:一个严格的类型 Vector{Float64} 实际上与 C/Fortran 是字节兼容的(byte-compatible),因此它无需转换就能直接用于 C/Fortran 程序。 高性能的成本 很明显 Julia 语言做出了很明智的设计决策,因而在成为脚本语言的同时实现它的性能目标。然而,它到底损失了些什么?下一节将展示一些由该设计...
Vector {Float64} 与 C 语言 double 数组的内存布局是一样的,都可以很容易地与 C 语言进行互操作(实际上,在某种意义上,“Julia 是构建在 C 语言之上的一个层”),从而带来更高的性能。 使用Julia 进行一些数学运算: a =2+2 b = a/3 c = a÷3#div tab completion, means integer division d =4*5...
) end return dU end # 定义时间步进循环Timely_Cal function Timely_Cal(U::Vector{Float64}, model, B_I, flux, SPmethod::String, RKorder::Int64, frameMAX::Int64) # 为方便写格式,开新地址保存变量。因为该函数只调用一次,因此不必特别追求性能 t = model.t0 # 初始时间 tend = model.tend # ...
2-element Vector{Float64}: 1.0022189054457893 1.0050291765591401 绘制图像: # 1.单独带入虚部并绘制图像复平面uOv中的图像u1_real=fun_real([xy],p1)u1_imag=fun_imag([xy],p1)fig,ax=plot(w_real,w_imag,label="Source data")plot!(u1_real,u1_imag,color=:red,label="FitReal data")axislegend(...
例如,我发现 Distance 包中的 Euclidean distance 不适用于 Unitful vector;还有人发现 Julia 运行外部命令的函数不适用于 substring,Julia 对缺失值的支持在某些情况下会破坏矩阵乘法,标准库的 @distributed 宏不适用于 OffsetArrays... 尤其是 OffsetArrays 被证明是 correctness bug 的重要来源。这个包提供了一种数...
function isotonic_regression(y::Vector{Float64}, weights::Vector{Float64})@inboundsbeginn = size(y,1)ifn <=1returnyendn -=1whiletruei =1pooled =0whilei <= nk = iwhilek <= n && y[k] >= y[k+1]k +=1end# Find a decreasing subsequence, and update# all points in the sequenc...
function compute_dot(DX::Vector{Float64}, DY::Vector{Float64}) assert(length(DX) == length(DY)) n = length(DX) incx = incy = 1 product = ccall( (:ddot_, "libLAPACK"), Float64, (Ptr{Int32}, Ptr{Float64}, Ptr{Int32}, Ptr{Float64}, Ptr{Int32}), &n, DX, &incx, ...
res = float(x) .^ -z println("$(res): $(typeof(res))") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 输出的结果为: [3, 4, 5]: Vector{Int64} [-2.0, -1.0, 0.0]: Vector{Float64} ...