这是我想使用的功能。我正在尝试使用整周的温度数据和降水数据。这意味着参数:temp& precip,将是一个长度为 7 的数组。我如何使其工作?
function humidityindex(temp, precip)
moist_effect = 0
temp_effect = 0
for i in 1:size(precip)
moist_effect += ((precip[i]/100) * (1-(i/10)))
temp_effect -= ((temp[i]/25) * (1-(i/10)))
end
effect = temp_effect + moist_effect
return effect
end
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
该函数的结果如下MethodError:
julia> t = rand(7); p = rand(7);
julia> humidityindex(t, p)
ERROR: MethodError: no method matching (::Colon)(::Int64, ::Tuple{Int64})
Closest candidates are:
Any(::T, ::Any, ::T) where T<:Real at range.jl:41
Any(::A, ::Any, ::C) where {A<:Real, C<:Real} at range.jl:10
Any(::T, ::Any, ::T) where T at range.jl:40
...
Stacktrace:
[1] humidityindex(::Array{Float64,1}, ::Array{Float64,1}) at ./REPL[1]:4
[2] top-level scope at REPL[3]:1
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
问题在于您如何创建迭代空间:for i in 1:size(precip)。size在 Julia 中返回一个元组。您想length改用(或size(precip, 1)用于第一维中的大小)。
function humidityindex(temp, precip)
moist_effect = 0
temp_effect = 0
for i in 1:length(precip) # <-- Updated this line
moist_effect += ((precip[i]/100) * (1-(i/10)))
temp_effect -= ((temp[i]/25) * (1-(i/10)))
end
effect = temp_effect + moist_effect
return effect
end
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
第一个 Fredrik 给出的答案就是你的问题的答案。这只是计算同一事物的一种简短而有效的方法。
moist_effect((i,x)) = (x/100) * (1-(i/10))
temp_effect((i,x)) = -(x/25) * (1-(i/10))
function humidityindex(temp, precip)
sum(moist_effect, enumerate(precip)) + sum(temp_effect, enumerate(temp))
end
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
注意,元组解构的moist_effect((i,x)),我说这个,因为enumerate指数和值的迭代元组。
该函数sum有一个方法,它接受一个函数作为它的第一个参数。此方法在对所有元素求和之前将该函数应用于所有元素。
| 归档时间: |
|
| 查看次数: |
453 次 |
| 最近记录: |