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我对参数化方法在 Julia 中的工作方式感到困惑。我也希望在这里使用参数是正确的词。我已经阅读了有关方法的文档,但仍然不清楚为什么会出现以下错误。如果我定义一个函数如下
function Bazinga{T<:Real}(mat ::Union{Array{T,2},SparseMatrixCSC})
mat^4
end
然后运行
Penny = sparse(randn(10,10))
Bazinga(Penny)
我明白了
ERROR: MethodError: `Bazinga` has no method matching Bazinga(::SparseMatrixCSC{Float64,Int64})
Closest candidates are:
Bazinga{T<:Real}(::Union{Array{T<:Real,2},SparseMatrixCSC{Tv,Ti<:Integer}})
但是Int64<:Int
是真的,那么这里的问题是什么?如果我将函数重新定义为
function Bazinga(mat ::Union{Array{Real,2},SparseMatrixCSC})
mat^4
end
没有产生任何错误并且该函数有效。现在还有两种函数方法
Bazinga(mat::Union{Array{Real,2},SparseMatrixCSC{Tv,Ti<:Integer}}) at none:2
Bazinga{T<:Real}(mat::Union{Array{T<:Real,2},SparseMatrixCSC{Tv,Ti<:Integer}}) at none:2
其中SparseMatrixCSC{Tv,Ti<:Integer}
在,但仅在第一种情况下它会导致错误。欢迎任何输入!
Edit1:为什么是Array{Float64,1} <:Array{Real,1}
错误的?Edit2:Edit1中的问题由Arrays break string types in Julia解决.但我认为它不能解释该方法会发生什么。或者至少我没有看到。
最佳答案
我不太清楚背后的原因,但使用 TypeVar
可能是您用例的解决方法:
T = TypeVar(:T, Union{}, Real, false)
function Bazinga(mat::Union{Array{T,2},SparseMatrixCSC})
mat^4
end
julia> Bazinga(sparse(randn(2,2)))
2x2 sparse matrix with 4 Float64 entries:
[1, 1] = 0.840151
[2, 1] = -0.503551
[1, 2] = -0.437787
[2, 2] = 1.28652
julia> Bazinga(randn(2,2))
2x2 Array{Float64,2}:
0.203916 -0.261589
0.0107211 -0.0137373
经过一些调查,我发现解决这个问题的“规范”方法是定义一个typealias
:
typealias RealMatrix{T<:Real} Array{T, 2}
function Bazinga(mat::Union{RealMatrix, SparseMatrixCSC})
mat^4
end
我想原因是 Julia 无法在不知道所有参数类型到底是什么的情况下完成方法匹配任务。这是另一个例子:
Foo{R<:Real,C<:Complex}(x::Union{Array{R}, SparseMatrixCSC{C}}) = x
Foo(sparse([1+im 2; 3 4]))
和 Foo(rand(2,2))
都不起作用。所以编写参数联合方法的正确方法是通过 typealias
来约束那些不同的参数:
julia> typealias Bar{T<:Real} Array{T,2}
Array{T<:Real,2}
julia> typealias Baz{T<:Complex} SparseMatrixCSC{T}
SparseMatrixCSC{T<:Complex{T<:Real},Ti<:Integer}
julia> Foo(x::Union{Bar, Baz}) = x
Foo (generic function with 1 method)
julia> Foo(rand(2,2))
2x2 Array{Float64,2}:
0.000739447 0.713386
0.32024 0.705593
julia> Foo(sparse([1+im; 2im]))
2x1 sparse matrix with 2 Complex{Int64} entries:
[1, 1] = 1+1im
[2, 1] = 0+2im
如果联合的参数类型有相同的类型参数T
,我们也可以使用typealias
,如下:
julia> typealias MyUnion{T,N<:Integer} Union{Array{T,2}, SparseMatrixCSC{T,N}}
Union{Array{T,2},SparseMatrixCSC{T,N<:Integer}}
julia> Foo{T<:Real}(x::MyUnion{T}) = x
Foo (generic function with 1 method)
julia> Foo(rand(2,2))
2x2 Array{Float64,2}:
0.0172915 0.587518
0.234148 0.00543953
julia> Foo(rand(2))
ERROR: MethodError: `Foo` has no method matching Foo(::Array{Float64,1})
julia> Foo(sparse(rand(2)))
2x1 sparse matrix with 2 Float64 entries:
[1, 1] = 0.900029
[2, 1] = 0.0634815
julia> Foo(sparse(rand(2,2)))
2x2 sparse matrix with 4 Float64 entries:
[1, 1] = 0.592632
[2, 1] = 0.066563
[1, 2] = 0.805307
[2, 2] = 0.923422
julia> Foo(rand(2,2))
2x2 Array{Float64,2}:
0.167078 0.673194
0.681418 0.316017
在 Julia-v0.6+ 中,不需要定义类型别名:
function Bazinga(mat::Union{Array{<:Real,2},SparseMatrixCSC})
mat^4
end
请引用this answer了解更多详情。
关于methods - Julia 中的稀疏矩阵和类型约束,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/39079213/
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