我有一個向量 X ，其元素是零和一。我想創建另一個與 X 大小相同的向量 Z，如果 X 中的相應元素為零，則 Z 的每個元素都為 0，否則它是從 a 中隨機抽取的。均勻分布。在 Matlab 中，我可以通過以下方式輕松做到這一點：
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 中實作這一點。有沒有更簡潔的方法來代替使用 if 條件。謝謝！！
uj5u.com熱心網友回復：
這是一種方法：
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
?
您可以根據需要調整分布的引數，或者如果默認范圍是您需要Uniform的，則將該引數排除在外。[0, 1)
該行z[x] .= rand.(Uniform(-10, 10))使用 Julia 的邏輯索引（與 MATLAB 相同）和廣播功能 - 對于每個x值，即true，進行rand呼叫并將結果分配給 的該元素z。
使用廣播的優點（與創建rand(Uniform(-10, 10), count(x))和分配z[x]例如相比）是值直接就地分配給它們的目的地 in z，因此沒有分配額外的不必要的記憶體。
uj5u.com熱心網友回復：
首先，您的 Matlab 代碼在 Matlab 中不起作用，原因有兩個：首先，因為邏輯索引必須是布林值，它們不能是 0 和 1。其次，因為Z(X) = rand()只會繪制一個亂數并將其分配給所有的對應元素Z。
相反，您可能想要這樣的 Matlab 代碼：
X = rand(1, n) > 0.5
Z(X) = rand(sum(X), 1)
在朱莉婭你可以做
X = rand(Bool, n)
Z = float.(X) # you have to initialize Z
Z[X] .= rand.()
編輯：這是一個理解的替代方案，您不需要初始化Z：
X = rand(Bool, n)
Z = [x ? float(x) : rand() for x in X]
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