Octave 如何在Julia中的数组中执行条件赋值？

在八度音阶中，我能做到

octave:1> A = [1 2; 3 4]
A =

   1   2
   3   4

octave:2> A(A>1) -= 1
A =

   1   1
   2   3

但在Julia中，等效语法不起作用

julia> A = [1 2; 3 4]
2x2 Array{Int64,2}:
 1  2
 3  4

julia> A[A>1] -= 1
ERROR: `isless` has no method matching isless(::Int64, ::Array{Int64,2})
 in > at operators.jl:33

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如何在Julia中有条件地为某些数组或矩阵元素赋值？

您的问题不在于赋值本身，而在于

A>1本身不起作用。您可以使用elementwise
A.>1
：

julia> A = [1 2; 3 4];

julia> A .> 1
2×2 BitArray{2}:
 false  true
  true  true

julia> A[A .> 1] .-= 1000;

julia> A
2×2 Array{Int64,2}:
    1  -998
 -997  -996

更新：

注意，在现代Julia（>=0.7）中，我们需要使用
来表示我们想要广播动作（这里，减去标量1000），以匹配左侧过滤目标的大小。（最初提出这个问题时，我们需要
A.>1
中的点，但不需要
-=
中的点）
要使它在Julia 1.0中工作，需要将
=
更改为
=
。换言之：

julia> a = [1 2 3 4]

julia> a[a .> 1] .= 1

julia> a
1×4 Array{Int64,2}:
 1  1  1  1

否则你会得到类似的结果

错误：MethodError:没有与setindex\u shape\u检查匹配的方法（：：Int64，：：Int64）

在Julia v1.0中，您可以使用
replace功能，而不是逻辑索引，具有相当大的加速比：

julia> B = rand(0:20, 8, 2);

julia> @btime (A[A .> 10] .= 10) setup=(A=copy($B))
  595.784 ns (11 allocations: 4.61 KiB)

julia> @btime replace!(x -> x>10 ? 10 : x, A) setup=(A=copy($B))
  13.530 ns ns (0 allocations: 0 bytes)

对于较大的矩阵，差异大约是加速比的10倍

加速的原因是逻辑索引解决方案依赖于创建一个中间数组，而
replace避免了这种情况

这是一种略为简洁的写作方式

replace!(x -> min(x, 10), A)

不过，使用
min
似乎没有任何加速效果

这是另一个几乎同样快的解决方案：

A .= min.(A, 10)

这也避免了分配