Julia: map、匿名函数和“差之毫厘，谬之千里”

一、map的方便之处

比如，进行矩阵（更准确是向量）计算，如果函数内参数没有写矩阵格式(::Array{})，只写了(比如：::Float64)，这时用map可以很方便得到矩阵返回值，不需要写循还。

比如，我写了一个getDateTime(dt::ASCIIString)函数（返回值为Dates.DateTime），如果要对["2014-1-15", "2014-1-16"]进行运算，

julia> map(getDateTime,["2014-1-15", "2014-1-16"]);

注：不过，暂时只发现了可以进行向量式计算，矩阵在这里也会转成向量的。

二、匿名函数

和C#等一样，如果你在Julia中，如果是一个简单的函数，你又不想写一个函数，便可以用匿名函数了。

julia> map(x->x^2+sin(x), [1,2,3,4,5]); # 单参数

julia>map((x,y)->sin(x+y^2), [1,2] , [5,10]) # 多参数

julia>map((x,y)->(x+y^2+3*y),[1,2] , [5,10]) # 更复杂一点的格式

如果某函数稍复杂一些，可以先把函数简化一下：

简化方法：

fun(x,y)=x+y^3+3*y+5*x^2+sin(x-2*y)+cos(y-x/2) # 写一个简化的函数，省得写function fun(x,y)......end 格式

再

julia>map((x,y)->fun(x,y),[1,2],[5,10]) # 这样更优雅一些。

但，没办法写成：

julia>map(fun,[1,2],[5,10]) # 不能这么写，Julia会报错！

还比如，我有一个自定义的类型，kbarData,里面有 Open,Close,High,Low....等字段，如何取得Close的序列

julia> map(bar->bar.Close,data); #data:Array{kbarData,1}

注意不能，map(bar.Close,data)

从上面可以看到，Julia的确做到了优雅！赞！

三、三种“差之毫厘，谬之千里”的格式

事实上，map(x->x^2+sin(x), [1,2,3,4,5]);也有其它的写法，功能差不多。

（1）julia>data =[x^2+sin(x) for x in [1,2,3,4,5]] # typeof(data) 为Array{Float64,1}. 这个和map()效果完全一样。

其中， julia>data =[sin(x+y^2) for x in [1,2] , y in [5,10]] # 多参数格式

（2）julia>data ={x^2+sin(x) for x in [1,2,3,4,5]} #不过返回的类型为：Array{Any,1}，只能说实际效果相当，略有区别了。

比如，以下是我在一个函数中用到的代码：

# 日期时间今开最高最低收盘成交量成交金额
CodeInTable =repmat([code],row,1)
dt =map((x,y)->getDateTime(string(x," ",y)), data[:,1],data[:,2]) # 原格式： 2014/1/5 9:31:00
TradeDay = [Dates.year(x)*10000+Dates.month(x)*100+Dates.day(x) for x in dt]
TradeTime =[Dates.hour(x)*10000+Dates.minute(x)*100+Dates.second(x) for x in dt]

如果是写循还，那代码的体格可能要上升N倍。但需要注意，这种写法可能会导致性能会下降。

同样，对于kbarData类型，

map(x->x.Close,data) 可以写成：[bar.Close for bar in data]

但要注意，如下写成下面的格式，可能情况就另当别论了。

（1）注意：写成以下格式，返回值为一个函数Array了

julia>data =[x^2+sin(x) for x in [1,2,3,4,5]]

（2）还需注意，写成以下格式，返回值变成一个Dict()

julia>data =[x=>x^2+sin(x) for x in [1,2,3,4,5]]

四、关于速度

在Julia中，匿名函数（带"->",不带的不算匿名函数，特此说明。）因为速度相对较慢，是不推荐的。其实，我们也可以从下面的比较可以得到。

以sin(x)为例：

map(sin,data) 远优于map(x->sin(x),data); # 我机器上测效率差13倍

而：

map(x->sin(x),data) 要优于[sin(x) for x in data]. #我机器上测，效率差1倍

但一个基本简单的原则是，所有的这些“优雅”都是有代价的，如果要追单最好的速度，还是请用循还吧。这也许就是大道至简吧。

这里面，最值得推荐的还是map()非匿名的写法，又优雅，速度又快！

这所谓，“差之毫厘，谬之千里”！信不信由你。

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