我需要从矩阵A创建新矩阵。除主对角线上的元素外，新矩阵中的所有元素都需要是矩阵A中的元素。主对角线上的奇数元素需要除以2，主对角线上偶数元素需要乘以3。
julia> A=rand(1:10 ,3,3)
3×3 Array{Int64,2}:
5 3 1
5 2 6
10 1 7
我决定从两个矩阵中创建新的矩阵。首先，我决定保留矩阵A中的所有元素，除了主对角线上的元素，在主对角线上有零的矩阵B中：
julia> B=A .* .~ I(3)
3×3 Array{Int64,2}:
0 3 1
5 0 6
10 1 0
然后我想创建矩阵C，它的主对角线与A相同，所有其他元素都是零：
julia> C=A .* one(A)
3×3 Array{Int64,2}:
5 0 0
0 2 0
0 0 7
最后，我的目标是对矩阵C进行所有更改，然后创建最终的矩阵作为
D = C + B;
我在更改主对角线时遇到问题，因为我不确定如何为满足特定条件的矩阵元素赋值。例如，如何将主对角线上的偶数元素乘以3，将主对角线的奇数元素除以2？
我尝试使用replace:replace!(x->x%2!=0 ? x/2 : x, C)，但它返回错误。我试着使用C[C .% 2 .!=0]，然后用它做一些事情，但我做不好。
提前感谢！
一个简单的循环怎么样？
function change_diagonal!(A)
@inbounds for i = 1:size(A,1)
if iseven(A[i,i])
A[i,i] = 3*A[i,i]
else
A[i,i] = A[i,i]/2
end
end
return A
end
这样做的一个问题是，你的矩阵是Int64类型的，奇数除以2不会产生整数。但是，一般来说，如果只想对稠密矩阵的主要元素进行运算，那么简单的循环既简单又快速。需要注意的是，这会在适当的位置修改矩阵，因此在执行操作时不会有任何内存分配。如果我们将其扩展为更通用的：
function change_diagonal!(f,A)
@inbounds for i = 1:size(A,1)
A[i,i] = f(A[i,i])
end
return A
end
您可以传递任何函数，该函数将映射到矩阵的对角元素上。
编辑：还有其他方法，我不知道是否更快(可能不会(，但为了完整性，这里的想法是：你可以生成一个与矩阵对角线视图相对应的向量，所以当你修改这个向量时，你就修改了原始矩阵。这里有一个生成该视图的函数：
function diagonal_view(A)
return @view A[diagind(A)]
end
现在，你可以像处理一个简单的向量一样处理对角线：
A = rand(1.0:10.0,5,5)
diagA = diagonal_view(A)
diagA .= 40.0 #all elements of the diagonal of A are changed to 40.0
map!(x->2x,diagA,diagA) # another way to modify the diagonal, doubles the values
这个问题是矩阵A的类型是Int64，奇数除以2不会产生整数。如果将奇数除以2，则结果不是Int64，(7/2(=3.5。关键是将矩阵的生成改为A=rand(1.0:10.0 , 3,3)，然后replace!(x->x%2!=0 ? x/2 : x, C)和replace!(x->x%2==0 ? x*3 : x, C)才能完美地工作！
非常感谢@longement3000指出这一点！