方法与嵌套类型限制不匹配

Question

我有这个简单的方法来计算向量集合的加权平均值

function meanw{T <: Number}(x::AbstractArray{AbstractVector{T}, 1}, w::AbstractVector{T})
  x? = sum(x .* w)
  x? = map(z -> z - x?, x)
  x?, x?
end

但是当我尝试使用它时,调度与我的方法不匹配.

ERROR: `meanw` has no method matching meanw(::Array{Array{Float64,1},1}, ::Array{Float64,1})

我怀疑在涉及嵌套时我误解了如何使用类型限制.我应该如何重写此功能以匹配我的收藏？

PS

我知道矢量和数组是相同的,但差异化使得函数的使用更加清晰.

Answer 1

因此，如果您重写代码以使用具体类型，它就可以工作

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function meanw{T <: Number}(x::Array{Vector{T}, 1}, w::Vector{T})\n  x\xcc\x84 = sum(x .* w)\n  x\xcc\x83 = map(z -> z - x\xcc\x84, x)\n  x\xcc\x84, x\xcc\x83\nend\n

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这也有效

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function meanw{T <: Number}(x::Array{Vector{T}, 1}, w::AbstractVector{T})\n  x\xcc\x84 = sum(x .* w)\n  x\xcc\x83 = map(z -> z - x\xcc\x84, x)\n  x\xcc\x84, x\xcc\x83\nend\n

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这不起作用

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function meanw{T <: Number}(x::Array{AbstractVector{T}, 1}, w::AbstractVector{T})\n  x\xcc\x84 = sum(x .* w)\n  x\xcc\x83 = map(z -> z - x\xcc\x84, x)\n  x\xcc\x84, x\xcc\x83\nend\n

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这又起作用了

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function meanw{T <: Number}(x::AbstractArray{Vector{T}, 1}, w::AbstractVector{T})\n  x\xcc\x84 = sum(x .* w)\n  x\xcc\x83 = map(z -> z - x\xcc\x84, x)\n  x\xcc\x84, x\xcc\x83\nend\n

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我们这里遇到的问题在 Julia 手册的参数类型下有描述

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最后一点非常重要：

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即使 Float64 <: Real 我们也没有 Point{Float64} <:\n Point{Real}。

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换句话说，用类型论的说法，Julia\xe2\x80\x99 的类型参数是不变的，而不是协变的（甚至是逆变的）。这是出于实际原因：虽然 Point{Float64} 的任何实例在概念上也可能类似于 Point{Real} 的实例，但这两种类型在内存中具有不同的表示形式：

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真正起作用的是这个

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function meanw{T <: Number, V <: AbstractVector}(x::AbstractArray{V, 1}, w::AbstractVector{T})\n  x\xcc\x84 = sum(x .* w)\n  x\xcc\x83 = map(z -> z - x\xcc\x84, x)\n  x\xcc\x84, x\xcc\x83\nend\n

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但真正的问题是你为什么要这样做？\n只要输入类型正确并且函数本身类型稳定，即使没有类型注释，Julia 编译器也足够聪明，可以生成高效的代码。只有多重分派才真正需要类型注释，并且作为指定函数实际可以处理的内容的契约，但由于类型系统广泛，这在 Julia 中是非常困难的。

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