Question

我正在尝试创建一个允许更改Julia中的公式和系数的函数。我80％肯定我应该使用匿名函数吗？

这个使用python的SO帖子是我想要完成的一个更离散的例子（特别是chepner的基本python示例，而不是使用库）。 Pass a formula as a function parameter in python

我还发现这个使用Julia的SO帖子，它使用一个类型来存储所需的参数，然后将它们传递给一个函数。 How to pass parameter list to a function in Julia

以这些作为基础，这是我到目前为止创建的：

   #Create composite type
   type Params
   formula
   b1::Float64
   b2::Float64
   end

   #create instance of type and load
    foo=Params((b1,b2,X)-> X^b1+X+b2,0.004,0.005)

   #create function
   function DoMath(X,p::Params)
   p.formula(X,varargs...) #??
   end

我是否正确地通过使用复合类型和/或lambdas来构建它？我没有接受任何CS培训，而且在学习Julia的过程中，我对许多概念感到困惑。

允许用户更改公式和任何系数的函数的正确语法是什么。对于给定的X？最终，我想象的功能如下：

DoMath(4) #some default formula with changing X
DoMath(4, X*b1 +X*b2) #change X and change formula 
DoMath(4, (X,b1,b2,b3)->X*b1+X*b2+x*b3) # change x, change formula to   a 3 parameter function

谢谢

更新我通过遵循@Chris的语法来实现它。我不得不修补的一件事是使用

   (p::Params)(x) = p.formula(x,p.b) #p.b, not just b otherwise error

我必须在调用

   p = Params((x,b)->x*b[1]+b[2],[2.0,3.0])

Answer 1

这个想法是建立一个可调用的类型。可调用类型是具有＆＃34;调用＆＃34;的任何类型。函数f是可调用类型，因为您可以调用它：例如f(x)。但是，函数并不是唯一可以像函数一样运行的东西。实际上，在Julia中，函数基本上是可调用类型<: Function。

所以让我们为你的榜样建立一个。使您的类型包含您想要的数据：

type Params
  b1::Float64
  b2::Float64
end

现在让我们添加一个Params的来电。我们想说我们想做x*b1 + b2。我们可以通过以下方式拨打电话：

(p::Params)(x) = x*p.b1 + p.b2

让我们看看它是如何工作的。制作参数：

p = Params(2.0,3.0)

现在我们可以通过调用来计算公式：

p(4) # 4*2+3 = 11

现在看到p充当使用内部数据的函数。就是这样。

其余的都来自同一个基础。您需要尊重Julia类型不是动态的事实。这是有充分理由的。但是，让我们说你不知道你想要多少b。然后你可以让一个字段成为b的数组：

type Params
  b::Vector{Float64}
end
(p::Params)(x) = x*b[1] + b[2]

现在让我们说你想要修改公式。然后你可以有一个公式字段：

type Params
  formula
  b::Vector{Float64}
end

并调用将值抛出到：

(p::Params)(x) = p.formula(x,b)

现在，如果用户做了：

p = Params((x,b)->x*b[1]+b[2],2.0,3.0)

然后，和以前一样：

p(4) # 4*2+3 = 11

它的行为相同，仍然使用内部数据。

但是因为p只是任何一个人而已。类型，我们可以修改字段。所以在这里我们可以修改：

p.formula = (x,b)-> x*b[1]+x*b[2]+b[3]
push!(p.b,2.0) # p.b == [2.0,3.0,2.0]

再次调用，现在使用更新的字段：

p(4) # 4*2 + 4*3 + 2 = 22

确实，正如@LyndonWhite指出的那样，ParameterizedFunctions.jl实现了这样的东西。这样做的策略是可调用的类型。

额外的小细节

某些库（错误地）构建，要求用户传入函数。所以我们在这里有一个p＆＃34;就像一个函数＆＃34;，但有些图书馆不会接受它。

然而，有一个快速修复。只需将其<:Function。例如：

type Params <: Function
  b1::Float64
  b2::Float64
end

现在需要功能的内容会将p视为<:Function。这只是一种指出，在Julia中，Function是一个抽象类型，每个function只是一个可调用的类型，其子类型为Function。

Answer 2

这是我目前用于处理这些“固定参数”与“更改参数”问题的类似模式。固定参数是在运行特定程序时不经常更改的参数（例如b1，b2，b3）。更改参数是常见变量（例如x），它们在每个函数调用之间几乎不断变化。在许多情况下，使用可选参数或关键字参数足以解决问题，但如果我们想同时更改函数及其参数，则此解决方案可能不是理想的解决方案。正如post中提到的答案所建议的那样，更好的方法是创建一个类型并使用多个调度。但是，我们还需要手动unpack函数体中的类型。实际上，我们可以使用@generated宏编写更通用的函数wapper：

abstract FormulaModel

immutable Foo{F<:Function} <: FormulaModel
    formula2fixedparams::F
    fixedParam1::Float64
    fixedParam2::Float64
end
Foo(f, b1=5., b2=10.) = Foo(f, b1, b2)
Foo() = Foo((x,b1,b2)->x^b1+x+b2)  # default formula

immutable Bar{F<:Function} <: FormulaModel
    formula3fixedparams::F
    fixed1::Float64
    fixed2::Float64
    fixed3::Float64
end
Bar(b1,b2,b3) = Bar((x,b1,b2,b3)->b1*x+b2*x+b3*x, b1, b2, b3)
Bar() = Bar(1.,2.,3.)

@generated function DoMath(model::FormulaModel, changingParams...)
    fixedParams = [:(getfield(model, $i)) for i = 2:nfields(model)]
    func = :(getfield(model, 1))
    # prepare some stuff
    quote
        # do something
        $func(changingParams..., $(fixedParams...))
        # do something else
    end
end

julia> DoMath(Foo(), 4)
1038.0

julia> DoMath(Foo((x,y,b1,b2)->(b1*x+b2*y)), 4, 10)
120.0

julia> DoMath(Bar(), 4)
24.0

在Julia中将公式作为函数参数传递

2 个答案:

额外的小细节