Multiple dispatch

Julia intermedio

Anthony Markham

Quantitative Developer

Ripasso: multiple dispatch

Il multiple dispatch esegue metodi diversi in base al tipo degli argomenti passati a una funzione.

function add_values(x, y)
    x + y
end
add_values(1, 2)  # 3

add_values("A", "B")

ERROR: MethodError: no method matching +(::String, ::String)

function add_values(x::String, y::String)
    x * y
end

add_values("A", "B")  # AB

Funzioni anonime

A differenza delle funzioni tipiche, una funzione anonima non ha nome.
Utile per creare funzioni rapide da scartare dopo l’uso.

(x -> x^2 + 3)(2)

Funzioni anonime complesse

Le funzioni anonime servono anche oltre la semplice valutazione.
map() applica una funzione a ogni valore di una collezione.

map(x -> 2*x + x^2 + 1, [1, 2, 3])

3-element Vector{Int64}:
4 9 16

map((x, y) -> 2*x + x^2 + 1 + y, [1, 2, 3], [1, 1, 1])

3-element Vector{Int64}:
5 10 17

Filtrare DataFrame

La funzione filter filtra le strutture dati con una condizione.
Possiamo usare una funzione anonima con filter per selezionare un certo valore.

filter!("Date" => n -> n == "21/01/2022", stock_data)

 Row | Date        Open     High     Low      Close     Adj Close  Volume
     | String15    Float64  Float64  Float64  Float64?  Float64    Int64
<----|-----------------------------------------------------------------------
   1 | 21/01/2022   164.42   166.33    162.3    162.41    161.473  122848900

Esercizio!

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