Julia 带“的矩阵上的矩阵运算”；“失踪”；元素

我试图在矩阵中分析一些实验，我遇到了一些问题。 例如，我想缩放矩阵的列，使每列的第一行为1。 我想以我现在开始学习的整洁/干净的方式来做，但我正在努力找到一个好的解决方案

问题来自这样一个事实，即每根柱子都是一些实验测试的结果，它们有不同的长度。我已经“修复”了这个问题，在excel中创建了矩阵，在列底部的空单元格中添加了一个缺少的元素，然后在julia中复制粘贴。我想这可能不是解决这个问题的最好办法吧

示例：（不过正规矩阵要大得多）

在那之后，我想做一些分析，其中之一是缩放矩阵，使第一行为=[1…1]。我两个都试过了

map（（x，y）->x./y，A[2:end，：]，A[1，：]）

但它似乎只将第一行的前N个元素应用于第一列。 或者，我尝试使用mapslices，但得到以下错误

MethodError:无法将缺少类型的对象“转换”为Float64类型的对象

我有种感觉，我错过了什么，我的谷歌让我失望了。。。非常感谢您的帮助

---

附言：如果我遗漏了一些已经回答的问题或者遗漏了一些指导原则，我会道歉，如果需要，我会尝试改进我的问题。这是我第一次在这里发帖

我不确定你的第一个问题是什么，如果不知道你处理的数据是什么样子的话，似乎很难回答

如果我理解正确，你的第二个问题应该简单到：

julia> A ./ A[1, :]'
3×3 Matrix{Union{Missing, Float64}}:
 1.0       1.0       1.0
 4.0       2.5       2.0
  missing   missing  3.0

编辑以添加：

矩阵是不是一个好主意取决于更广泛的上下文，但是如果你有一些不同长度的数字向量，你可以把它们放在向量向量中，而不是矩阵中，这意味着它们不必都有相同的长度：

julia> x = rand(3); y = rand(5);

julia> A = [x, y]
2-element Vector{Vector{Float64}}:
 [0.2654489138174001, 0.8598585826482341, 0.43527866751212607]
 [0.4702376843007643, 0.7890927390349933, 0.6073796489306595, 0.9178238662871376, 0.5917433487576529]

julia> A ./ first.(A)
2-element Vector{Vector{Float64}}:
 [1.0, 3.2392620119731323, 1.6397831931290188]
 [1.0, 1.6780721013637205, 1.2916439264833126, 1.9518296745015802, 1.2583920185758093]

---

Hi Nils，关于问题1，数据是一系列不同长度的浮点数。目前矩阵为12x6（6个供试品，12个测试点）。（目前它是一个简化集，用于试验解决方案）。一些测试点只有10或11个，因为它们比其他测试点更快失败，因此“缺失”。第二点，太完美了！谢谢如果不了解更广泛的背景，很难说使用矩阵是否是个好主意。我在上面的答案中添加了一些东西，但是这里有很多潜在的方法。

julia> x = rand(3); y = rand(5);

julia> A = [x, y]
2-element Vector{Vector{Float64}}:
 [0.2654489138174001, 0.8598585826482341, 0.43527866751212607]
 [0.4702376843007643, 0.7890927390349933, 0.6073796489306595, 0.9178238662871376, 0.5917433487576529]

julia> A ./ first.(A)
2-element Vector{Vector{Float64}}:
 [1.0, 3.2392620119731323, 1.6397831931290188]
 [1.0, 1.6780721013637205, 1.2916439264833126, 1.9518296745015802, 1.2583920185758093]