我用 Julia 又名 Julialang 编写了一些代码。
当我尝试运行此代码时，出现以下错误：
LoadError: Creating a new global in closed module `__toplevel__` (FUNCTION_NAME) breaks incremental compilation because the side effects will not be permanent
这个错误意味着什么以及导致它的原因是什么？
我将其中一个模块中的代码精简为：
module ExampleModule
export exampleFunction1
export exampleFunction2
function exampleFunction1()
# blaa blaa
end
end # <-- Note: See answer below
function exampleFunction2()
# blaa blaa
end
end
以下代码可以在 Julia REPL 中运行，展示了如何将向量的内容写入磁盘。
v = rand(Int64, 1000000)
ofile = open("example_vector.bin", "w")
write(ofile, v)
close(ofile)
反向操作大概也是可能的，但我无法找出正确的语法。
ifile = open("example_vector.bin", "r")
v2 = Vector{Int64}(undef, 1000000)
read(ifile, v) # this is not valid, perhaps unsurprisingly
# I tried a few other things which I thought might work, but none did
read(ifile, Vector{Int64}, 1000000)
read(ifile, Vector{Int64, 1000000})
read(ifile, ::Type{Vector{Int64}}, 1000000)
我已经尝试过以下事情：
read使用该模式的文档?我想要避免的是必须进行 100 万次函数调用来read单独读取向量的每个元素，这可能会导致性能不佳。
Julia 有两种构造命名元组的语法。
第一个语法使用括号内的键值对，没有分号。
named_tuple = (a=1, b=2, c=3)
语法的第二种形式使用初始分号。
named_tuple = (; a=1, b=2, c=3)
据我从文档中了解，两种形式都会产生相同的结果。（一个NamedTuple对象。）
以下两种形式看上去并没有什么区别。
julia> tuple1 = (a=1, b=2, c=3)
(a = 1, b = 2, c = 3)
julia> typeof(tuple1)
@NamedTuple{a::Int64, b::Int64, c::Int64}
julia> tuple2 = (; a=1, b=2, c=3)
(a = 1, b = 2, c = 3)
julia> typeof(tuple2)
@NamedTuple{a::Int64, b::Int64, c::Int64}
似乎可以NamedTuple通过一系列对来创建，但只有包含分号时才可以。
换句话说，此语法有效并产生预期结果
julia> tuple3 = (; :a=>1, :b=>2, :c=>3)
(a = 1, b = 2, c = 3)
julia> typeof(tuple3)
@NamedTuple{a::Int64, b::Int64, c::Int64}
另一方面，以下情况并不
julia> tuple4 = (:a=>1, :b=>2, :c=>3)
(:a => 1, :b => 2, :c => 3)
julia> typeof(tuple4)
Tuple{Pair{Symbol, Int64}, Pair{Symbol, Int64}, Pair{Symbol, Int64}}
这会产生一个Tuple，Pair而不是NamedTuple。
每种形式的预期用途是什么，或者有两种不同形式的原因是什么？
我有一个像这样的嵌套字典
function_dict_1 = Dict(
:f => Dict(
:func1 => x -> x^2
)
)
我想调用一个强类型函数，它接收这个字典作为参数。
我的第一个想法是像这样输入：
dict_arg::Dict{Symbol, Dict{Symbol, <:Function}}
但是，我收到不匹配的函数调用错误。
我很困惑，因为它似乎可以与其他数据类型一起使用：
string_dict = Dict(
:s => Dict(
:string1 => "a"
)
)
typeof(string_dict) <: Dict{Symbol, Dict{Symbol, String}}
>> true
以及非嵌套的字典：
function_dict_2 = Dict(
:func1 => x -> x^2
)
typeof(function_dict_2) <: Dict{Symbol, <:Function}
>> true
我尝试过以下类型：
Dict{Symbol, Dict{Symbol, <:Function}}Dict{Symbol, Dict{Symbol, Function}}AbstractDict{Symbol, AbstractDict{Symbol, <:Function}}AbstractDict{Symbol, AbstractDict{Symbol, Function}}但这一切都没有起作用。
该变量的正确输入方式是什么？
我有一个大型二进制文件，其中交错的 Int16 值表示每个样本的实部和虚部。设 S_i 表示样本编号 i，则数据排列如下
[Re(S_1)，Im(S_1)，Re(S_2)，Im(S_2)，...]
我的想法是定义一个自定义的 ComplexInt16 类型并对其进行操作。我编写了以下代码：
struct ComplexInt16
re::Int16
im::Int16
end
filehandle = open("y_baseband.dat")
dh = mmap(filehandle, Vector{ComplexInt16})
上面的代码按预期运行，但我无法使用为复数定义的函数（例如real(dh[1])返回错误。）有没有办法让我的ComplexInt16类型与 Julia 中现有的复杂函数一起工作？
我不完全理解Julia 中的quote ... end和:( ... )表达式之间有什么区别。
看起来唯一的区别好像是前者（quote）引入了额外的注释行。
以下是一些例子
julia> :(2+2)
:(2 + 2)
julia> e1=:(2+2)
:(2 + 2)
julia> e1
:(2 + 2)
julia> eval(e1)
4
julia> quote
2+2
end
quote
#= REPL[2]:2 =#
2 + 2
end
julia> e2=quote
2+2
end
quote
#= REPL[5]:2 =#
2 + 2
end
julia> e2
quote
#= REPL[5]:2 =#
2 + 2
end
julia> eval(e2)
4
我找到了这本维基百科，但它只说
引用表达式的每一行都添加了有用的行号
（指与……quote相比:）。
关键字表达式的文档页面也没有说太多。
与其他引用方式 :( ... ) 不同，此形式将 QuoteNode 元素引入表达式树，直接操作树时必须考虑到这一点。
这意味着什么？
Julia 中是否有任何函数可以实现这一点？
f(x, n) = vcat(repeat(x, div(n, length(x))), x[1:rem(n, length(x))])
f([1,3,2], 10)
10-element Vector{Int64}:
1
3
2
1
3
2
1
3
2
1
我想知道是否存在一个已知的函数可以做同样的事情。
a >= b && c <= b vs !( a < b || c > b)
julia 中哪个性能更高？
我正在尝试移动 Makie 图中的一些数据（我使用的是网格散射，但有一个更简单的示例）。
如果
fig = Figure()
Axis(fig[1,1],
xticks = 0:10:60,
xtickformat = x -> string.(x .+70),
yticks = 0:10:60,
ytickformat = x -> string.(x .+70),
limits = (0,60,0,60)
)
fig
我得到每个标签末尾带有“.0”的格式，但不想要它们。
从文档看来，它通过命令运行来自动添加“.0”。
我正在尝试对 Julia 中的矩阵执行高斯消除，然后以分数形式而不是小数形式提取解决方案。例如，我想要 3/4 而不是 0.75 作为解决方案。
我当前用于减少矩阵行并将解决方案表示为小数的代码如下：
using RowEchelon
A = [1 2 3;
4 5 6;
7 8 10]
A_reduced rref(A)
print(A_reduced)
有没有办法修改此代码以获得分数而不是浮点解？