在 Julia 中的矩阵中引用元素，同时在其他矩阵中赋值

Question

我有一个向量 X，它的元素是 0 和 1。我想创建另一个与 X 大小相同的向量 Z，如果 X 中的相应元素为零，则 Z 的每个元素为 0，否则它是从 a 中随机抽取的。均匀分布。在 Matlab 中，我可以通过以下方式轻松做到这一点：

n = 1000;
X = randi([0, 1], [1, n]);
Z(X) = rand(); #Here wherever X takes a value of 1, the element of Z is a draw from a uniform distribution.

我想在 Julia 中实现它。有没有更简洁的方法来代替使用 if 条件语句。谢谢！！

Answer 1

这是一种方法：


julia> n = 1000;

julia> x = rand(Bool, n);

julia> z = zeros(n);

julia> using Distributions

julia> z[x] .= rand.(Uniform(-10, 10));

julia> z
100-element Vector{Float64}:
 -2.6946644136672004
  0.0
  0.0
  ⋮

您可以根据需要调整 Uniform 分布的参数，或者如果默认 [0, 1) 范围是您需要的，则忽略该参数。

行 z[x] .= rand.(Uniform(-10, 10)) 使用 Julia 的逻辑索引（与 MATLAB 相同）和广播功能 - 对于每个 x 值为 true 的值，都会进行 rand 调用并将结果分配给 z.

的那个元素

使用广播的优势（与创建 rand(Uniform(-10, 10), count(x)) 并将其分配给 z[x] 相比）是直接将值 in-place 分配给它们在 z，所以没有分配额外的不必要的内存（正如@DNF在评论中提到的）。

Answer 2

首先，由于两个原因，您的 Matlab 代码在 Matlab 中不起作用：首先，因为逻辑索引必须是布尔值，它们不能是 0 和 1。其次, 因为 Z(X) = rand() 只会抽取一个随机数并将其分配给 Z.

的所有对应元素

相反，您可能需要这样的 Matlab 代码：

X = rand(1, n) > 0.5
Z(X) = rand(sum(X), 1)

在 Julia 中你可以做到

X = rand(Bool, n)
Z = float.(X) # you have to initialize Z
Z[X] .= rand.()

编辑： 这是一个具有理解力的替代方案，您不需要初始化 Z：

X = rand(Bool, n)
Z = [x ? float(x) : rand() for x in X]

Answer 3

从技术上讲，您从此处采样的是 left-censored 均匀分布——相当于 Dirac 分布在 0 和 Uniform(0, 1) 处的混合。 The next release of Distributions.jl 将有一个 censored 的实现，这将完全不需要做任何花哨的赋值：

Z = rand(censored(Uniform(-1.0, 1.0), lower=0.0), N)

选择左侧的范围以使混合成分具有相同的权重。

在 Julia 中的矩阵中引用元素，同时在其他矩阵中赋值

Reference elements in matrices in Julia while assigning values in other matrices

matlab

julia