我如何使用python內置函數像isinstance（）在茱莉亞使用PyCall

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PyCall文檔說：重要提示：與Python最大的區別是對象屬性/成員是用o [：attribute]而不是o訪問的。屬性，以便Python中的o.method（...）被替換爲Julia中的o：方法。此外，您使用get（o，key）而不是o [key]。（但是，可以通過O訪問整數指數爲[I]如在Python，儘管基於1儒略指數而不是0-基於Python指數。）我如何使用python內置函數像isinstance（）在茱莉亞使用PyCall

但我不知道哪個模塊或對象以導入

來源

2017-08-06 劉馭壬

使問題更加清晰。如何做到這一點：a）添加一些你的代碼。 b）解釋你的函數的目的是什麼或者它想要計算什麼。 c）使您共享的代碼可運行，並可能添加一些結果或錯誤。 d）添加一個是問題的句子（？最後），並試圖描述答案是什麼。（a），（b），（c）和（d）的任何組合都會有所幫助。 –

無論如何，謝謝你，下面的第一個答案解決了我的問題。 –

這裏有一個簡單的例子，讓你開始

using PyCall 

@pyimport numpy as np   # 'np' becomes a julia module 

a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # access objects directly under a module 
           # (in this case the 'array' function) 
           # using a dot operator directly on the module 
#> 2×2 Array{Int64,2}: 
#> 1 2 
#> 3 4 

a = PyObject(a)     # dear Julia, we appreciate the automatic 
           # convertion back to a julia native type, 
           # but let's get 'a' back in PyObject form 
           # here so we can use one of its methods: 
#> PyObject array([[1, 2], 
#>     [3, 4]]) 

b = a[:mean](axis=1)   # 'a' here is a python Object (not a python 
           # module), so the way to access a method 
           # or object that belongs to it is via the 
           # pythonobject[:method] syntax. 
           # Here we're calling the 'mean' function, 
           # with the appropriate keyword argument 
#> 2-element Array{Float64,1}: 
#> 1.5 
#> 3.5 

pybuiltin(:type)(b)    # Use 'pybuiltin' to use built-in python 
           # commands (i.e. commands that are not 
           # under a module) 
#> PyObject <type 'numpy.ndarray'> 

pybuiltin(:isinstance)(b, np.ndarray) 
#> true

來源

2017-08-06 21:36:57

謝謝你，你的回答完全解決了我的問題 –

我如何使用python內置函數像isinstance（）在茱莉亞使用PyCall

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