Julia 在一个对象上存储多个矩阵

我有一个简单的计量经济学/统计学练习，我正试图在Julia中实现。我以前从未使用过Julia，我已经用R编写了这段代码，但我似乎无法翻译代码

这里是概要：我有一个内环，其中对于固定的N，我从分布中提取K个样本，并将它们存储在一个矩阵中，即nxk。我对两个矩阵执行此操作，它们将每个矩阵的每列相乘（获得2x1向量），然后存储在一个2xk矩阵中

在那之后，我做了一个外循环，比如说，5个不同的N值。最后，我想有5个不同的矩阵，它们是2xk，这样我就可以绘制它们了。我搞不懂的是如何有效地存储这个矩阵。在R中，我会简单地将它们放在一个列表中，并将它们一一调用以进行计算

using Distributions
using StatsBase
J = 500
N = [10 100 500 1000 10000]
i = 1
b = ones(3,J)
for n in N
    x = ones(n,J)
    e = ones(n,J)
    y = ones(n,J)
    for j = 1:J
        x[:,j] = rand(Normal(3,1),n)
        y[:,j] = 3 + 2.5*x[:,j] + e[:,j]
        x = [y[:,j] x[:,j]]
        b[:,j] = inv(y'*x)*(x'*y[:,j])
    end
    i = i + 1
    i
end

我试过使用这个代码，但它似乎根本不起作用。对于下面的循环工作，我甚至无法使其变得简单：

for i = 1:10
    x = ones(i, 10)
end

---

我得到一个

错误：UndefVarError:x未定义

。你们能帮帮我吗？

你们只要把它们放在一个

向量{Matrix}

中，一个矩阵向量。 但是Julia中的一个常见范例是定义一个函数

f

，它做你想要的，然后在N上广播该函数，即通过调用

a=f.（N）

（N应该是向量，而不是矩阵，顺便说一句，所以在数字之间使用逗号，而不是空格）

因此，假设您要存储5个矩阵，它们是2 x K，K值不同。事实上，根据口味、风格、方便性等，您可以使用多种方法来实现。以下是一些示例，其中K值从20到24不等：

# a python-style list comprehension
mymatrices = [randn(K,2) for K in 20:24]

# a function broadcast over the array
f(k) = randn(k,2)
mymatrices = f.(20:24)

# a Vector with preallocated elements
mymatrices = Vector{Matrix{Float64}}(5)
for (i, k) in enumerate(20:24)   #enumerate is smart
    mymatrices[i] = randn(k, 2)
end    

# a Vector that grows dynamically
mymatrices = Matrix{Float64}[] # shorter optional syntax for an empty vector
for (i, k) in enumerate(20:24)
    push!(mymatrices, randn(k, 2))
end  

# map with an anonymous function
mymatrices = map(k -> randn(k,2), 20:24)

---

您只需将它们放入一个

向量{Matrix}

，一个矩阵向量。 但是Julia中的一个常见范例是定义一个函数

f

，它做你想要的，然后在N上广播该函数，即通过调用

a=f.（N）

（N应该是向量，而不是矩阵，顺便说一句，所以在数字之间使用逗号，而不是空格）

因此，假设您要存储5个矩阵，它们是2 x K，K值不同。事实上，根据口味、风格、方便性等，您可以使用多种方法来实现。以下是一些示例，其中K值从20到24不等：

# a python-style list comprehension
mymatrices = [randn(K,2) for K in 20:24]

# a function broadcast over the array
f(k) = randn(k,2)
mymatrices = f.(20:24)

# a Vector with preallocated elements
mymatrices = Vector{Matrix{Float64}}(5)
for (i, k) in enumerate(20:24)   #enumerate is smart
    mymatrices[i] = randn(k, 2)
end    

# a Vector that grows dynamically
mymatrices = Matrix{Float64}[] # shorter optional syntax for an empty vector
for (i, k) in enumerate(20:24)
    push!(mymatrices, randn(k, 2))
end  

# map with an anonymous function
mymatrices = map(k -> randn(k,2), 20:24)

---

循环工作正常，内部正确设置了

x

，但循环结束后

x

超出范围，因此未定义

julia> for i = 1:10
           x = ones(i, 10)
       end

julia> x
ERROR: UndefVarError: x not defined

如果您先创建它：

julia> x = Array{Float64}(10, 10);

julia> for i = 1:10
           x = ones(i, 10)
       end

julia> x
10×10 Array{Float64,2}:
 1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0
 1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0
 1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0
 1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0
 1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0
 1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0
 1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0
 1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0
 1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0
 1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0

---

然后它保持在范围内。

循环工作正常，

x

在内部设置正确，但是

x

在循环结束后超出范围，因此未定义

julia> for i = 1:10
           x = ones(i, 10)
       end

julia> x
ERROR: UndefVarError: x not defined

如果您先创建它：

julia> x = Array{Float64}(10, 10);

julia> for i = 1:10
           x = ones(i, 10)
       end

julia> x
10×10 Array{Float64,2}:
 1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0
 1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0
 1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0
 1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0
 1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0
 1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0
 1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0
 1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0
 1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0
 1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0

---

然后它就在范围内。

所以在你们的帮助和更多的谷歌搜索之后，我想出了这段代码。不确定这是否违反了StackOverflow的目的，但我正在发布我的答案。如果你们有时间，请批评，这似乎有点太冗长了，我相信有一个更有效的方法来做到这一点

using Distributions

N = [10, 100, 500, 1000, 10000]
J = 500
bet = Vector{Matrix{Float64}}()

for n in N
    b = Array{Float64, 2}(3, J)
    for j = 1:J
        x1 = Array{Float64, 2}(n,J)
        x2 = Array{Float64, 2}(n,J)
        epsilon = Array{Float64, 2}(n,J)
        y = Array{Float64, 2}(n,J)
        cons = ones(n)
        x1[:,j] = rand(Normal(3,1),n)
        x2[:,j] = rand(Normal(-1,1),n)
        epsilon[:,j] = rand(Normal(0,1),n)
        y[:,j] = 3 + 2.5*x1[:,j] + 4*x2[:,j] + epsilon[:,j]
        x = [cons x1[:,j] x2[:,j]]
        b[:,j] = inv(x'*x)*(x'*y[:,j])
    end
    push!(bet, b)
end

---

所以在你们的帮助和更多的谷歌搜索之后，我想出了这个代码。不确定这是否违反了StackOverflow的目的，但我正在发布我的答案。如果你们有时间，请批评，这似乎有点太冗长了，我相信有一个更有效的方法来做到这一点

using Distributions

N = [10, 100, 500, 1000, 10000]
J = 500
bet = Vector{Matrix{Float64}}()

for n in N
    b = Array{Float64, 2}(3, J)
    for j = 1:J
        x1 = Array{Float64, 2}(n,J)
        x2 = Array{Float64, 2}(n,J)
        epsilon = Array{Float64, 2}(n,J)
        y = Array{Float64, 2}(n,J)
        cons = ones(n)
        x1[:,j] = rand(Normal(3,1),n)
        x2[:,j] = rand(Normal(-1,1),n)
        epsilon[:,j] = rand(Normal(0,1),n)
        y[:,j] = 3 + 2.5*x1[:,j] + 4*x2[:,j] + epsilon[:,j]
        x = [cons x1[:,j] x2[:,j]]
        b[:,j] = inv(x'*x)*(x'*y[:,j])
    end
    push!(bet, b)
end

---

发布一些工作代码总是更好的。甚至你所指的R代码。顺便说一句，最后的for循环是有效的。重新启动Julia并在REPL中输入它，看看会发生什么。另外，你不能做

inv（y'*x）

因为你只能取平方矩阵的逆矩阵sorry，它应该是b[：.j]=inv（x'*x）。发布一些工作代码总是更好的。甚至你所指的R代码。顺便说一句，最后的for循环是有效的。重新启动Julia并在REPL中输入它，看看会发生什么。另外，你不能做

inv（y'*x）

因为你只能取一个平方矩阵的逆矩阵sorry，它应该是b[：.j]=inv（x'*x）你能给我一个简单的例子吗？我不理解julia的逻辑，我试着在内部循环之后简单地做“a[i]=b”，但那不起作用。如何定义可以存储N个矩阵的空数组？

a=Matrix{Float64}[]

或

a=Vector{Matrix{Float64}}（）

。但我已经用另一种方法更新了我的答案。这有点难回答，因为我看不出你的代码如何与你描述的相符。。。你想把什么矩阵放在向量中？内环创建一个2xk矩阵，外环对不同的N值（用于计算内环矩阵）执行5次。最后，我希望在一个对象中有5个2xK矩阵，能够调用其中任何一个，然后使用它们的线条绘制直方图。非常感谢Michael！这真的很有帮助，我已经发布了我自己的代码作为答案，但我显然接受你的！你能给我举个简单的例子吗？我不理解julia的逻辑，我试着在内部循环之后简单地做“a[i]=b”，但那不起作用。如何定义可以存储N个矩阵的空数组？

a=Matrix{Float64}[]

或

a=Vector{Matrix{Float64}}（）

。但我已经用另一种方法更新了我的答案。这有点难回答，因为我看不出你的代码如何与你描述的相符。。。你想把什么矩阵放在向量中？内环创建一个2xk矩阵，外环对不同的N值（用于计算内环矩阵）执行5次。最后，我希望在一个对象中有5个2xK矩阵，能够调用其中任何一个，然后使用它们的线条绘制直方图。非常感谢Michael！这真的很有帮助，我已经发布了我自己的代码作为答案，但我显然接受你的！相反，这里鼓励你回答自己的问题。不要害怕用左边的绿色勾选按钮接受你自己的答案。相反，这里鼓励回答你自己的问题。使用左边的绿色复选标记按钮，不要害怕接受自己的答案。