Variabel aantal argumenten

Soms weet je niet hoeveel argumenten je aan een functie wilt meegeven. Dan is het handig om een onbeperkt aantal argumenten toe te staan, of je er nu 1 of 100 wilt doorgeven.

Dit kan met de ellipsis-operator ....

Schrijf in deze oefening een functie stock_to_buy die een variabel aantal argumenten accepteert en roep de functie daarna aan met vier verschillende argumenten.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Julia voor gevorderden

Cursus bekijken

Oefeninstructies

Schrijf de functie stock_to_buy en geef de parameter stocks mee. Print elk argument binnen de functie.
Roep stock_to_buy aan en geef vier waarden door: "AAPL", "MSFT", "GOOG", "TSLA".

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# Define stock_to_buy, accepting varargs
function stock_to_buy(____)
	println(____)
end

# Call stock_to_buy with four arguments
stock_to_buy(____, ____, ____, ____)

Code bewerken en uitvoeren

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Julia voor gevorderden

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.7+

Begin de cursus gratis

Loops are one of the core concepts that underpin Julia. In this chapter, you'll learn about for loops and while loops, and how to use them to iterate over data structures that you are already familiar with. You will also cover ranges, a useful tool for generating sequences of data.

Exercise 1: For loops Exercise 2: For loops question Exercise 3: Loop over a vector Exercise 4: Loops and enumerate Exercise 5: Looping over nested structures Exercise 6: While loops Exercise 7: Writing a while loop Exercise 8: While loops for iteration Exercise 9: Ranges Exercise 10: Ranges - iteration Exercise 11: Defining ranges Exercise 12: Looping over ranges Exercise 13: Splat unpacking

This chapter focuses on expanding your knowledge of the data structures available in Julia. Learn how to use tuples, dictionaries, multi-dimensional arrays, and structures to store and traverse data quickly and efficiently.

Exercise 1: Tuples Exercise 2: When should you use a tuple?Exercise 3: Create, index, and slice a tuple Exercise 4: Create a NamedTuple for a person Exercise 5: Dictionaries Exercise 6: Create untyped dict, iterate Exercise 7: Create typed dict, iterate Exercise 8: Modify keys/values in dict, use get()Exercise 9: Multi-dimensional arrays Exercise 10: Create 1D and 2D arrays Exercise 11: Index and slice a 2D array Exercise 12: Array merging Exercise 13: Structs Exercise 14: Define a structure Exercise 15: Mutable and typed structs

In this chapter, you’ll extend your understanding of functions, exploring positional, keyword, and default function arguments. You will also cover code execution timing, getting a strong understanding of how to measure the time your code takes to run. This chapter will round off with a capstone on writing your own functions to solve real-world problems.

Exercise 1: Uitvoeringstijd en meten Exercise 2: Ingebouwde time-macro Exercise 3: De tijd meten van een functie Exercise 4: Positional en standaardargumenten, typedefinities Exercise 5: Herhaling: positionele argumenten Exercise 6: Standaardargumenten Exercise 7: Typeverklaringen Exercise 8: Keyword-argumenten Exercise 9: Keyword-argumenten Exercise 10: Variabel aantal argumenten

Huidige oefening

Exercise 11: Je eigen functie schrijven Exercise 12: Je eigen functies schrijven Exercise 13: Je eigen functies schrijven - structs

This final chapter will introduce anonymous functions and will recap one of the powerful features of Julia; multiple dispatch. You will learn how to use functions from Python and R packages within Julia and discover how to clean and modify data within dataframes.

Exercise 1: Anonymous Functions and Multiple Dispatch Exercise 2: Multiple dispatch Exercise 3: Anonymous functions Exercise 4: Filtering DataFrames Exercise 5: Importing Functions from Python and R Exercise 6: Importing Python and R Exercise 7: Python functions in Julia Exercise 8: R functions in Julia Exercise 9: Cleaning Data Exercise 10: Renaming columns Exercise 11: Missing data Exercise 12: Advanced missing data Exercise 13: Congratulations!