Comment puis-je utiliser python fonction intégrée comme isinstance() dans julia utilisant PyCall

Question

PyCall document dit: Important: La plus grande différence de Python est que les attributs d'objet/membres sont accessibles avec o [: attribut] plutôt que o. attribut, de sorte que o.method (...) dans Python est remplacé par o: method dans Julia. En outre, vous utilisez get (o, key) plutôt que o [key]. (Cependant, vous pouvez accéder à des index entiers via o [i] comme en Python, mais avec des index Julian basés sur 1 plutôt qu'avec des index Python basés sur 0)

Mais je n'ai aucune idée de quel module ou objet importer

Answer 1

Voici un exemple simple pour vous aider à démarrer

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