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random_stochastic_matrix and random_markov_chain support sparse output

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#102 opened on 2016年3月17日

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説明

This might look like this:

random_markov_chain{T}(n::Int, k::Int=n, ::Type{Matrix{T}})  # ==> return dense array
random_markov_chain{T}(n::Int, k::Int=n, ::Type{SparseMatrixCSC{Int,T}})  # ==> return sparse array

Also, having Union{Int,Void} shouldn't be necessary here as it is in python because default arguments can depend on one another. (e.g. def f(n, k=n): is n't possible in python but function f(n, k=n) is possible in Julia)

コントリビューターガイド

調査方針
`random markov chain`（同様に`random stochastic matrix`）に対して、出力をスパースにするための型パラメータを受け取り、組み込みパッケージの`sparse`を使ってスパース行列を構築する新しいメソッドを実装してください。
技術スタック
julia
領域
backend
Issue 種別
機能
難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。
3
推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。
1-3時間
活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。
古い
明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。
明確
前提条件
JuliaGit
初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。
75