Juliaの使い方を勉強していく（演算子、マクロなどの仕様）

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juliaで使われるマクロに関して

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スプラット演算子ってなにか？

...

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pp = [1, 2, 3]
f(pp[1], pp[2], pp[3])
f(pp...)

のように、引数を自動で拡張することができる

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タプルとは配列に似た型であるが、配列とは違い値を変更することができない固定長の要素の集まり

具体的な使い方

複数の引数を持つ関数にたいしてパラメータを与える

# 配列
a = [1, 2, 3]
a
#> 3-element Vector{Int64}:
#>  1
#>  2
#>  3
a[1] = 10
a
#> 3-element Vector{Int64}:
#>  10
#>  2
#>  3

# タプル
b = (1, 2, 3)
b
#> (1, 2, 3)

b[1] = 10
#> MethodError: no method matching setindex!(::Tuple{Int64, Int64, Int64}, ::Int64, ::Int64)

引用) Juliaで作って学ぶベイズ統計学 | 書籍情報 | 株式会社講談社サイエンティフィク

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複数の引数を持つ関数にたいしてパラメータを与えるときにスプラット演算子...を用いて与える

p = (1, 2, 3)
f(a, b, c) = a + b + c
f(1, 2, 3)
#> 6
f(p...)
#> 6
f(p[1], p[2], p[3])
#> 6

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配列に対しても...は可能

pp = [1, 2, 3]
f(pp[1], pp[2], pp[3])
f(pp...)
#> 6

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Juliaのパイプ演算子に関して

Base.Pipe
Pipe.jl
Chain.jl
が現在確認中。それぞれの違いは？

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Juliaで乱数を出力する方法

文字列乱数

using Distributions

# - 文字列乱数
letters = ["a", "b", "c"]
probs = [0.1, 0.2, 0.7]

letters_dist = Categorical(probs)
println(letters[rand(letters_dist)])
#> a

# - 複数の文字列乱数
println(letters[rand(letters_dist, 10)])
#> ["c", "b", "c", "b", "c", "c", "c", "b", "b", "b"]

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整数乱数

rand(1:5, 10)
#> 10-element Vector{Int64}:
#>  2
#>  1
#> ....
#>  4

一様乱数

rand(Uniform(1,10), 10)
#> 10-element Vector{Float64}:
#>  1.779145123574671
#>  5.162092601718651
#>  3.143458858775074
#>  6.268164774415135

uni_dist = Uniform(1, 10)
rand(uni_dist, 10)

二項分布

rand(Binomial(1, 1/10), 10)
#> 10-element Vector{Int64}:
#>  0
#> ...
#>  0
#>  1
#>  0
#> ...

正規分布

# nrm_dist = Normal(); rand(nrm_dist, 10)
rand(Normal(), 10)

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forループに関して

enumurate()関数を使った配列に対するforループ

enumerate関数は要素のインデックス番号と要素を同時に取り出すことが出来る関数
pythonで使われている

αs = [[0.1, 0.1, 0.1],
      [0.5, 0.5, 0.5],
      [1.0, 2.0, 5.0]
     ]
for i in enumerate(αs)
    println(i)
end

#> (1, [0.1, 0.1, 0.1])
#> (2, [0.5, 0.5, 0.5])
#> (3, [1.0, 2.0, 5.0])

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enumerate()を使ったfor loop

x_list = [-1.0, 0.0, 1.5]

for (i, j) in enumerate(x_list)
    println("i:$i, j:$j")
end

#> i:1, j:-1.0
#> i:2, j:0.0
#> i:3, j:1.5