Creación de arreglos usando Comprensiones y Generadores en Julia

Julia es un lenguaje diseñado para un rendimiento de alto nivel y también puede admitir el uso interactivo. Tiene muchos tipos de datos descriptivos y las declaraciones de tipos se pueden usar para solidificar los programas. Julia está subiendo lentamente la escalera y ganando el interés de muchos científicos de datos y científicos de aprendizaje automático en la actualidad. Es comparativamente más rápido que Python, ya que está diseñado para implementar los conceptos matemáticos como el álgebra lineal y las representaciones matriciales. Excelente para computación numérica, este lenguaje tiene múltiples despachos para definir tipos de datos como números y arreglos.

Arrays usando comprensiones

Los arreglos de Julia usan corchetes ([ ]) para listas de comprensión como Python o MATLAB. Consta de tres tipos de arreglos. La comprensión de arreglos es una forma muy poderosa de construir un arreglo. La array resultante depende del tipo de datos utilizados durante la construcción.
Sintaxis:

[expression for element = iterable]

 
Para arreglos 1-D:

# Julia array using for loop
twice = []
for i in 1:5
    push!(twice, 2i)

también se puede escribir y dará el mismo resultado que

# Using Comprehension
twice = [2x for x=1:5]

 
For 2-D Arrays:

# Creating 2D array using comprehension
  
u = [x + 2y for x in 1:5, y in 0:1]

 
For 3-D Arrays:

# Creating 3D arrays using comprehension
  
p = [x + 2y + 3z for x in 1:4, y in 0:1, z in 1:3]

Arrays usando Generadores

Esto no devuelve exactamente una estructura de datos de tipo array, sino una estructura de datos de tipo generador. Utiliza paréntesis ‘( )’ en lugar de corchetes como en las listas de comprensión. La sintaxis else es muy similar a la anterior.
El objeto se puede iterar para producir valores cuando sea necesario en lugar de asignar una array y almacenarlos por adelantado. A la serie de datos a continuación no se les asigna ninguna memoria a diferencia de los ejemplos anteriores.

Sintaxis:

(expression for element = iterable)

 
Para arreglos 1-D:

# Creating 1D Array using Generators
  
j = (2x for x = 1:5)

 
For 2-D Arrays:

# Creating 2D Arrays using Generators
u = (x + 2y for x in 1:5, y in 0:1)

 
For 3-D Arrays:

# Creating 3D arrays using Generators
  
p = (x + 2y + 3z for x in 1:4, y in 0:1, z in 1:3)