当我尝试在VSCode中以 pdf 格式导出 Jupyter Notebook 时，如下所示：

然后我得到这个错误：

导出失败。请检查“Jupyter”输出面板以获取更多详细信息。

jupyter 输出面板显示：

[错误] 如果您尚未安装 xelatex (TeX)，则需要先安装才能导出为 PDF。有关更多说明，请参阅https://nbconvert.readthedocs.io/en/latest/install.html#installing-tex。为了避免安装 xelatex (TeX)，您可能需要尝试导出为 HTML 并使用浏览器的“打印为 PDF”功能。

所以我尝试安装 MikTeX并更新所需的包，但仍然无法通过 VSCode 以 PDF 格式导出 Jupyter Notebooks！
我该如何解决这个问题？

请注意，我知道我可以通过将其转换为 HTML，然后ctrl+p尝试将其另存为 pdf 来做到这一点！但我想直接将其转换为pdf！

我已经知道如何将 Julia 包导入到 Python 中。

但是，现在我使用以下命令创建了自己的简单 Julia 包： using Pkg;Pkg.generate("MyPack");Pkg.activate("MyPack");Pkg.add("StatsBase") 其中文件MyPack/src/MyPack.jl具有以下内容：

module MyPack
using StatsBase

function f1(x, y)
   return 3x + y
end
g(x) = StatsBase.std(x)

export f1

end

现在我想通过juliacall调用f1和g函数在 Python 中加载这个 Julia 包。我已经pip3 install juliacall从命令行运行了。如何从 Python 调用上述函数？

我想创建一个Matrix具有零和一值的随机数。有了这个假设，就会有更多的 0 而不是 1！所以我想应该有类似加权伯努利分布的东西每次都在 0 或 1 之间进行选择（选择 0 的概率更大）。我不想将其限制为 nxn 矩阵！我可以尝试以完全不标准的方式，如下所示：

julia> let mat = Matrix{Int64}(undef, 3, 5)\n           zero_or_one(shift) = rand()+shift>0.5 ? 0 : 1\n           foreach(x->mat[x]=zero_or_one(0.3), eachindex(mat))\n       end\n\njulia> mat\n3\xc3\x975 Matrix{Int64}:\n 1  1  1  0  1\n 0  1  1  1  1\n 0  1  1  0  1\n

请注意，这并不能完成任务。因为正如您所看到的，我在结果中得到了更多的 1 而不是零。\n有没有更优化或至少有创意的方法？或者有什么模块可以做到这一点？

更新：
\n无论我是否更改 的值，此代码的结果似乎都不会改变shift。

append!在 Julia 中，您可以使用或将元素永久附加到现有向量push!。例如：

julia> vec = [1,2,3]
3-element Vector{Int64}:
 1
 2
 3

julia> push!(vec, 4,5)
5-element Vector{Int64}:
 1
 2
 3
 4
 5

# or

julia> append!(vec, 4,5)
7-element Vector{Int64}:
 1
 2
 3
 4
 5

append!但是，和 之间有什么区别push!？根据官方文档，建议：

“使用push！将单个项目添加到一个集合中，而这些项目本身并不在另一个集合中。前面示例的结果相当于push！（[1,2,3],4,5,6）。”

这就是这两个函数之间的主要区别！但是，在上面的示例中，我使用 . 将各个元素附加到现有向量中append!。那么为什么他们建议push!在这些情况下使用呢？

在 GitHub Desktop 中，我可以在提交的描述字段中写入不确定的行数，并且该字段与提交消息不同：

我知道我可以使用以下命令在 git bash 中执行相同的操作：

git commit -m "Title" -m "Description ..........";

现在我想知道我是否可以在源代码管理 VSCode 中执行相同的操作。
源代码管理选项卡中有一个字段，如下所示，但我不知道它是提交的标题（提交消息）还是描述：

有没有办法检查 Julia 的版本正在运行代码？当您的计算机上已经有超过 1 个 Julia 时，这一点很重要。

考虑这样一种情况，我首先使用eltypeofAny增量创建一个 Vector；之后，我想缩小它的元素类型。我怎样才能做到这一点？

julia> vec = Any[1, 2, 3.]
3-element Vector{Any}:
 1
 2
 3.0

I can use something like convert(Vector{Real}, vec). But in this case, I'm specifying the type manually while I want Julia to decide the best suitable eltype for it.

人们可以通过该包来使用 Julia 的内置模块和函数juliacall。例如：

>>> from juliacall import Main as jl
>>> import numpy as np

# Create a 2*2 random matrix
>>> arr = jl.rand(2,2)

>>> arr
<jl [0.28133223988783074 0.22498491616860727; 0.008312971104033062 0.12927167014532326]>

# Check whether Numpy can recognize the shape of the array or not
>>> np.array(arr).shape
(2, 2)

>>> type(np.array(arr))
<class 'numpy.ndarray'>

然后我很好奇是否可以将已安装的 julia 包导入到 Python 中？例如，假设有人想要导入Flux.jl到 Python 中。有办法实现这一点吗？