Julia Arry型（配列型）の簡単な演算

# Arry型（配列型）の簡単な演算
- juliaでは配列型をArrayという
- 演算はPythonなどと異なる結果になるので要注意

一般的な方法で代入
```julia
data1_ary = [1,2,3]
#=
3-element Vector{Int64}:
 1
 2
 3
=#
```
## 配列を増やしたいときの注意点
２倍にすると「データの値自身が２倍に」
```julia
data2_ary = data1_ary*2　 #配列数は増えずに値が変わる。
#=
3-element Vector{Int64}:
 2
 4
 6
=#

```
pythonの場合「配列自身が２倍」になる
```python
# python 3
print(data1_ary*2)
 # [1, 2, 3, 1, 2, 3]
```

したがって以下などは要注意

```julia
#配列を０ｘ１０個埋め尽くしたい
zero10_arry = [0]*10
#zero10_arry は[0]となっている
```

```julia
#内包表記など別手段で
zero10_arry =[0 for i in 1:10]
```
## データを演算するときの注意点
各データにアクセスするときはドット演算子を使う

```julia
data2_ary = data1_ary .*2 #ドット演算子は配列内のデータにアクセスする。（配列単位ではなくデータ単位での演算）
#=
3-element Vector{Int64}:
 2
 4
 6
=#
```

文字列を扱うとき やはりドット演算子なしではできない。
```julia
dataStr1_ary = ["1","2","3"]
dataStr2_ary = dataStr1_ary *2 #MethodError: no method matching *(::String, ::Int64)
```
ドット演算子を使って各データを演算すればOK
```julia
dataStr2_ary = dataStr1_ary .*"&"
#=
3-element Vector{String}:
 "1&"
 "2&"
 "3&"
=#

```
## ベクトル演算をするときの簡単な注意点
[a,b,c]*[d e f]型の場合
２次元以上ならば可能だが１次元だとできない
```julia
data1_ary*[2 1] 
#=
3×2 Matrix{Int64}:
 2  1
 4  2
 6  3
=#
```
```julia
data1_ary*[2 2 3] 
#=
3×3 Matrix{Int64}:
 2  2  3
 4  4  6
 6  6  9
=#
```
```julia
data1_ary*[2] 
#上の２つはできるがこれはエラー　MethodError: no method matching *(::Vector{Int64}, ::Vector{Int64})
```

[a,b,c].*[d e f]型の場合 (ドット演算子アリ）
```julia
data1_ary.*[2] #こちらはOK
#=
3-element Vector{Int64}:
 2
 4
 6
=#

data1_ary.*[2　4]
#=
3×2 Matrix{Int64}:
 2   4
 4   8
 6  12
=#

data1_ary.*[2 3 4]
#=
3×3 Matrix{Int64}:
 2  3   4
 4  6   8
 6  9  12
=#
```

## 参考図書
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