Julia MethodError，尽管已（以某种方式）定义

我正在尝试这样做：

function outer(x::Array{Float64}, y::Array{Float64}=nothing)
    if (y == nothing)
        function inner(y::Array{Float64})
            return x .* y
        end
        return inner
    else
        return x .+ y
    end
end

outer([2.], [3.])  # to return 5, works
outer([2.])([3.])  # to return 6, fails.

outer（[2.]，[3.]）

工作正常

问题在于

outer（[2.]）（[3.]）

引发

MethodError

声明：

MethodError: no method matching outer(::Array{Float64,1}, ::Void)
Closest candidates are:
  outer(::Array{Float64,N} where N) at In[1]:2
  outer(::Array{Float64,N} where N, ::Array{Float64,N} where N) at In[1]:2

Stacktrace:
 [1] outer(::Array{Float64,1}) at ./In[1]:2
 [2] include_string(::String, ::String) at ./loading.jl:522

奇怪的是，在

最接近的候选项下，单个参数
外部（：：数组{Float64，N}，其中N）
是第一个候选项。那么为什么它不适用于单个参数呢

注：
outer（[2.]，）（[3.]）
，
outer（[2.]，nothing）（[3.]）
，
outer（[2.]，[nothing]）（[3.]）
都会产生相同（类似）错误


这也可以使用单参数函数再现：

function outer(y::Array{Float64}=nothing)
    if (y == nothing)
        function inner(y::Array{Float64})
            return y .* y
        end
        return inner
    else
        return y .+ y
    end
end

outer([2.])
1-element Array{Float64,1}:
 4.0

outer()([3.])
MethodError: no method matching outer(::Void)
Closest candidates are:
  outer() at In[6]:2
  outer(::Array{Float64,N} where N) at In[6]:2
  outer(::Array{Float64,N} where N, ::Array{Float64,N} where N) at In[1]:2

Stacktrace:
 [1] outer() at ./In[6]:2
 [2] include_string(::String, ::String) at ./loading.jl:522

同样，有一个零参数函数
outer（）



基本上，上述示例是表示对数和/似然评估的MWE，其中
x
是
数据
，
y
是模型的
参数
。我试图在模型的参数中返回一个函数，以使用MLE进行优化，或者如果参数被传递，则返回对数和

在这个类比中，
outer
计算给定数据和参数的日志和，或者返回
internal
作为参数的函数，可以对其进行优化。
您可以简单地用以下方法重现：

f(x::Float64=nothing) = x
f()

添加
=nothing
时，将nothing设置为默认参数。并且还添加了
f（）
作为方法。但是当您调用
f（）
时，julia将尝试运行
f（nothing）
，因为
nothing
是您的默认参数。然后会出现错误，因为
nothing
属于
Void
类型，并且您断言参数必须是
Float64

例如，您可以（但不应该）使用
f（x:：Union{Float64，Void}=nothing）=x
来解决这个问题。但是最好使用
Nullable
，它正好用于与可能存在或不存在的值进行交互

阅读有关Nullable的更多信息，或在REPL中键入
？Nullable


按OP编辑
MWE：
按预期工作。
您只需使用以下方法即可复制：

f(x::Float64=nothing) = x
f()

添加
=nothing
时，将nothing设置为默认参数。并且还添加了
f（）
作为方法。但是当您调用
f（）
时，julia将尝试运行
f（nothing）
，因为
nothing
是您的默认参数。然后会出现错误，因为
nothing
属于
Void
类型，并且您断言参数必须是
Float64

例如，您可以（但不应该）使用
f（x:：Union{Float64，Void}=nothing）=x
来解决这个问题。但是最好使用
Nullable
，它正好用于与可能存在或不存在的值进行交互

阅读有关Nullable的更多信息，或在REPL中键入
？Nullable


按OP编辑
MWE：
正如预期的那样工作。
可读性很重要，因此您可能需要重新考虑明确定义2种方法（并且以朱利安的方式很简单）：

可读性很重要因此，您可能需要重新考虑明确定义2个方法（并且以朱利安的方式很简单）：

我查看了
Nullable
类型。但是，我无法让它在函数中工作。你能用
Nullable
类型发布一个MWE来完成你对问题的回答吗（这样我就可以接受你的答案，如果你能让它工作的话）？事实上，我刚刚想出了如何让
Nullable
工作的方法。我在尝试
y:：Nullable{Array{Float64}}}=nothing
（这导致了相同的错误），
y:：Nullable{Array{Float64}}（）
（这会引发
参数错误
），以及
y:：Nullable{Array{Float64}}
。解决方案是
y=Nullable{Array{Float64}}（）
，因为当我刚才重新阅读文档时，我意识到
Nullable{Array{Float64}}（）
是一个值，而不是一个类型（它是指定类型的值）。你愿意我用MWE编辑你的答案吗？对不起，我在打电话，明天早上可以。仅供参考，这种最快的解决方案只是分别定义外部（x）和外部（x，y），而不是依赖默认参数和可空值。我认为这对于您的用例是合适的？例如，如果。。。else
条件作为一个单独的方法，分别使用一个或两个参数它会工作，但我来自
Python
，使用两个重载函数对Python来说是一个丑陋的解决方案！由于您无法包含MWE，我冒昧地编辑了您的答案，然后接受了它。谢谢我查看了
Nullable
类型。但是，我无法让它在函数中工作。你能用
Nullable
类型发布一个MWE来完成你对问题的回答吗（这样我就可以接受你的答案，如果你能让它工作的话）？事实上，我刚刚想出了如何让
Nullable
工作的方法。我在尝试
y:：Nullable{Array{Float64}}}=nothing
（这导致了相同的错误），
y:：Nullable{Array{Float64}}（）
（这会引发
参数错误
），以及
y:：Nullable{Array{Float64}}
。解决方案是
y=Nullable{Array{Float64}}（）
，因为当我刚才重新阅读文档时，我意识到
Nullable{Array{Float64}}（）
是一个值，而不是一个类型（它是指定类型的值）。你愿意我用MWE编辑你的答案吗？对不起，我在打电话，明天早上可以。仅供参考，这种最快的解决方案只是分别定义外部（x）和外部（x，y），而不是依赖默认参数和可空值。我认为这对于您的用例是合适的？例如，如果。。。else

condition作为一个单独的方法，分别使用一个或两个参数，它可以工作，但我来自

Pyth
outer(x::Array{Float64}, y::Array{Float64}) = x .+ y
outer(x::Array{Float64}) = y -> x .* y