Здравствуйте, есть ли тут те, кто успешно пользовался библиотекой Interpolations? Честно признаться, совершенно не понимаю как она работает. Задача стоит банально в том, что у меня есть два вектора: x и y, и надо по значению xi проинтерполировать значение yi(линейно например), с экстраполяцией значений xi, которые вылезают за границы вектора x константами с каждой стороны. В Julia пришёл из Python, где для своих нужд чаще всего пользовался функций interp из numpy. В Interpolations.jl, нашёл LinearInterpolation, но не совсем понял как туда ещё прикрутить экстраполяцию. Хотелось бы сделать все на месте и сразу присвоить интерполированное значение в переменную не создавая отдельно объект «интерполятора». Заранее спасибо за помощь.

Это вроде бы.
http://juliamath.github.io/Interpolations.jl/latest/extrapolation/

Не думаю, что возможно сделать экстраполяцию без создания промежуточного объекта.

Можно в функцию завернуть, чтобы глаза не мозолило, если в этом проблема.

Спасибо

Подскажите пожалуйста, а на Джулии можно писать что то большое? Всмысле большой проект, я так понял для небольших программ она прям на ура заходит, быстрое прототипирование+быстродействие, а для большого проекта из-за динамической типизации придется много тестов писать и трудно поймать ошибки?

Зависит от человека.
Есть примеры очень больших проектов, самый известный и яркий пример это diffeq.

Ошибки ловить не трудно, если немного попрактиковаться.
Динамическая типизация мешает не больше, чем во всех остальных языках с динамической типизацией, а-ля питон.

Тесты писать придётся, да.

Ну и плюс сейчас новые тулы появляются типа Jet.jl , которые позволяют часть ошибок отлавливать до запуска и тестов.

Раньше я помню чтобы работа была реально быстрой - типы всё равно нужно было указывать. Особенно в разных диспатч функциях. Впрочем как и в питоне их рекомендуется прописывать

если тесты покрывают все строки кода, то ошибкам типов взяться почти неоткуда :)
вообще тоже иногда хочется больше статической проверки... здесь надежда на jet.jl и т.п.

и да, по ощущениям ситуация явно не хуже питона - а на самом деле лучше, т.к. из-за аннотаций типов аргументов многие ошибки ловятся раньше

Не, такого никогда не было :-) это видимо было неправильное понимание, что такое type stability у авторов разных туториалов.

Аннотации типов в функциях на скорость работы не влияли никогда (ну может быть за парой исключений).

В структурах типы указывать надо, это факт.

>придется много тестов писать
Мое ИМХО тесты ускоряют разработку и чем крупнее проект, тем сильнее ускоряют.

И дело тут не в динамической типизации. В плюсах я тоже как только начал писать что-то более менее крупное пришел к тому что с тестами гораздо комфортнее и быстрее.

Ну да, тесты могут ещё и логику программы проверять, поэтому легче рефакторить, меньше шансов, что ты что-то сломаешь при изменениях.

Ну и дополнительно, ещё конечно вопрос, что такое большое приложение. По крайней мере в той сфере, с которой я связан, все прочно перешли на микросервисы, и с ними в общем-то размер (и даже на чем их пишешь) уже не очень важен. Куча маленьких изолированных блоков, с прописанными входами/выходами.

Я вообщем то только логику и проверяю. И не только при рефакторинге - набросал тестами что ты хочешь получить, потом доводишь код до того, чтобы он это делал. Тут вот недавно был вопрос про Revise, а я понял что я его вообще не использую при разработке - я просто тесты прогоняю постоянно в процессе разработки чтобы убедиться что все работает так, как мне нужно