学习Julia矩阵操作与保持年轻的秘诀

2020-03-06 09:35:23 浏览数 (3)

自语：

话说Julia是一个神奇的语言，语法简单，速度贼快，是吹牛装X的不二神器。记得一个物理学家说过，那些旧理论之所以消失，不是因为人们改变了看法，而是持那种看法的人死光了。

同样的道理（同样在哪里？？？），以后Fortran或者其它旧式的语言之所以消失，不是因为大家都学习了新语言，而是使用他们的人死光了。

为了证明自己还永远年轻，就用一些时髦的词汇，看bilibili，玩QQ空间，听《两只老虎爱跳舞》，学习Julia。。。

对于嘲笑我装嫩的年轻人，我引用王朔的话：“让我欣慰的是：你也不会年轻很久了”

加油吧，骚年，还在朋友圈打卡R和Python么，试试Julia吧！

1.1 矩阵的生成

生成一个4行4列的矩阵, 这里使用1~16数字. 注意, 这里生成矩阵时, 需要首先定义一个空的数组, 然后再进行填充.

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mat = Array(Int32,4,4)
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4×4 Array{Int32,2}:
 125804192  256236432   79364176   79364176
         0          0          0          0
  79234864   79266064  125805712  248775184
         0          0          0          0
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mat[:]=1:16
mat
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4×4 Array{Int32,2}:
 1  5   9  13
 2  6  10  14
 3  7  11  15
 4  8  12  16
也可以使用reshape构建矩阵
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reshape(1:15,3,5)
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3×5 Base.ReshapedArray{Int64,2,UnitRange{Int64},Tuple{}}:
 1  4  7  10  13
 2  5  8  11  14
 3  6  9  12  15

1.2 提取主对角线

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diag(mat)
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4-element Array{Int64,1}:
  1
  6
 11
 16

1.3 生成对角线为1的对角矩阵

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eye(4)
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4×4 Array{Float64,2}:
 1.0  0.0  0.0  0.0
 0.0  1.0  0.0  0.0
 0.0  0.0  1.0  0.0
 0.0  0.0  0.0  1.0

1.4 提取矩阵的下三角

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tril(mat)
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4×4 Array{Int64,2}:
 1  0   0   0
 2  6   0   0
 3  7  11   0
 4  8  12  16

1.5 提取矩阵的上三角

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triu(mat)
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4×4 Array{Int64,2}:
 1  5   9  13
 0  6  10  14
 0  0  11  15
 0  0   0  16

1.6 矩阵转置

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mat'
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4×4 Array{Int64,2}:
  1   2   3   4
  5   6   7   8
  9  10  11  12
 13  14  15  16

1.7 矩阵相乘

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a = [[1,3] [2,4]]
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2×2 Array{Int64,2}:
 1  2
 3  4
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b = [[2,4] [3,5]]
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2×2 Array{Int64,2}:
 2  3
 4  5

对应数值相乘

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a.*b
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2×2 Array{Int64,2}:
  2   6
 12  20

矩阵相乘

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a*b
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2×2 Array{Int64,2}:
 10  13
 22  29

1.8 矩阵求逆

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inv(a)
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2×2 Array{Float64,2}:
 -2.0   1.0
  1.5  -0.5
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inv(a)*a
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2×2 Array{Float64,2}:
 1.0          0.0
 2.22045e-16  1.0
python fortran julia reshape

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