如何使用；单元格“；作为Julia函数的输入

我尝试使用一个单元格作为Julia函数的输入，如下所示

U=单元（2）
U[1]=零（3,3）
U[2]=零（3,3）

---

函数f_test{S在Julia中，矩阵的大小不是其类型的一部分。因此这里不需要
单元格
。事实上，这很好：

U = Matrix{Float64}[zeros(3, 3), zeros(3, 1)]

这里我们创建了一个
向量
of
矩阵{Float64}
矩阵{Float64}

是

数组{Float64,2}

的类型别名，意思是“二维数组的

Float64

。

U

的类型是

数组{Float64,2}，1}

，也就是说，它是一个向量（一维数组）（二维数组）

Float64

。不寻常，但完全有效

但是数组的向量与单个数组不同，因此你的函数

f_test

在

U

上不起作用。你似乎想要的是

f_test

的向量化版本，它将函数应用于向量的所有矩阵，并返回包含每个结果的向量。这就是像

sin

cur这样的函数rently在Julia中工作（尽管将来可能会发生变化），因此函数不会自动完成这项工作是令人惊讶的

我建议您在数组中显式地映射函数：

map(f_test, U)  # result: [0.0, 0.0]

这是最清楚的。如果必须将函数矢量化，则可以定义附加方法本身：

julia> f_test{S<:Matrix}(U::Vector{S}) = map(f_test, U)
f_test (generic function with 2 methods)

julia> f_test(U)
2-element Array{Float64,1}:
 0.0
 0.0

julia>f_检验{S f_检验（U）
二元数组{Float64,1}：
0
0

---

但我不推荐这种方法。

在Julia中，矩阵的大小不是其类型的一部分。因此，这里不需要

单元格。事实上，这很好：

U = Matrix{Float64}[zeros(3, 3), zeros(3, 1)]

这里我们创建了一个
向量
of
矩阵{Float64}
矩阵{Float64}

是

数组{Float64,2}

的类型别名，意思是“二维数组的

Float64

。

U

的类型是

数组{Float64,2}，1}

，也就是说，它是一个向量（一维数组）（二维数组）

Float64

。不寻常，但完全有效

但是数组的向量与单个数组不同，因此你的函数

f_test

在

U

上不起作用。你似乎想要的是

f_test

的向量化版本，它将函数应用于向量的所有矩阵，并返回包含每个结果的向量。这就是像

sin

cur这样的函数rently在Julia中工作（尽管将来可能会发生变化），因此函数不会自动完成这项工作是令人惊讶的

我建议您在数组中显式地映射函数：

map(f_test, U)  # result: [0.0, 0.0]

这是最清楚的。如果必须将函数矢量化，则可以定义附加方法本身：

julia> f_test{S<:Matrix}(U::Vector{S}) = map(f_test, U)
f_test (generic function with 2 methods)

julia> f_test(U)
2-element Array{Float64,1}:
 0.0
 0.0

julia>f_检验{S f_检验（U）
二元数组{Float64,1}：
0
0

---

但是我不推荐这种方法。

数组{Any}

（单元格的类型向量）与参数模式不匹配：

Any为什么要使用单元格？这几乎总是一个坏主意，因为它没有给Julia关于类型的信息。在你的例子中，你有两个对象的向量，每个对象都有相同的类型。谢谢你的回答。如果我有
U=cell（2）U[1]=zeros（3,1）U[2]=zeros（3,3）怎么办
在本例中，它们的类型不同。...@DavidP.Sanders实际上，我需要一个包含不同大小矩阵的U。
数组{Any}
（单元格的类型

向量）与参数模式不匹配：

Any为什么要使用单元格？这几乎总是一个坏主意，因为它没有给Julia关于类型的信息。在你的例子中，你有两个对象的向量，每个对象都有相同的类型。谢谢你的回答。如果我有
U=cell（2）U[1]=zeros（3,1）U[2]=zeros（3,3）怎么办
在这种情况下，它们的类型不同。…。@DavidP.Sanders实际上，我需要一个包含不同大小矩阵的U。