Thread by @genkuroki

#Julia言語 Dictのプロット

ポイント：Dict型のdにはkeys(d)だけではなく、values(d)も定義されている。

Juliaのメソッド群は

a = []
for k in keys(d)
append!(a, d[k])
end

のようなコードを書かなくてもよいようになっている。

aがVector{Any}型になるのも嫌。

gist.github.com/genkuroki/ef0c…

#Julia言語 Juliaの型システムへの理解に自身がない場合には

function f(x, y)
～
end

struct Foo{A, B}
a::A
b::B
end

のように書いて、Float64とか、Arrayのような型名を書かずに済むようにすることがお勧め。

理解不足で型名を書くと、色々悪いことが起こる。何度も失敗した。

#Julia言語 例えば

struct Foo
a::Float64
b::Vector{Complex}
end

のように書いてFoo型を使うと、計算速度が数十倍オーダで遅くなる。

ComplexはComplexF64などであるべき。

考えずに済む解決策は

struct Foo{A, B}
a::A
b::B
end

具体的な型はJuliaに決めさせるとよい。

#Julia言語

f(a::Vector{Any}) = println(a.^2)

のように a::Vector{Any} (これは a::Array{Any, 1} と等価)と書くと、

f([1, 2, 3])

でさえエラーになる。

函数の引数の型は、型についてよく理解していないなら、一切書かない方が安全だと思われる。引数の型を書いても計算は速くならない。続く

#Julia言語

g(a::Vector{<:Any}) = println(a.^2)

なら、g([1, 2, 3]) を実行してくれる。

これはもっとシンプルな

h(a::Vector) = println(a.^2)

と等価である。

しかし、

h(1:3)

はエラーになってしまう。続く

#Julia言語

k(a::AbstractVector) = println(a.^2)

ならば

k([1, 2, 3])

も

k(1:3)

も実行してくれる。しかし、

k(i for i in 1:3)

はエラーになってしまう。続く

#Julia言語 以上を読んで、「Juliaの函数の引数の型指定は何て難しいんだ！」と思い人もいるかもしれない。

シンプルな解決策！引数の型を書かない！

l(a) = println(a.^2)

ならば

l([1, 2, 3])
l(1:3)
l(i for i in 1:3)

のすべてを意図通りに実行してくれます！

速度的劣化は起こりません！

#Julia言語 型を

struct Foo
a::Float64
b::Vector{Complex64}
end

function f(foo::Foo, x::Float64, y::Vector{Complex64})
～
end

とめんど臭く書くのをやめて

struct Foo{A, B}
a::A
b::B
end

function f(foo::Foo, x, y)
～
end

と書くと楽ちんです。

#Julia言語

名前付きの数のstructを定義して

My.NamedNumber("hoge", 123)

の表示がデフォルトで

hoge(123)

になるようにする方法。

Base. show(io::IO, x::NamedNumber) をと定義してやるだけなので簡単です。この辺はJITの便利なところ。

gist.github.com/genkuroki/7b85…

#Julia言語 varinfo()の使用例

添付画像2の状況で添付画像1のように表示される。

varinfo(My; all=true) の結果から、module My 専用の eval と include が定義されていることもわかる。