在 Julia 中（解）压缩数组的正确方法

Question

我在 Julia 中使用 PyPlot 库进行绘图，而 scatter 函数似乎有一个“小”不便之处，即只接受坐标作为两个参数：一个数组用于所有 x 值，另一个用于所有 y值，即

scatter(xxs,yys)

与x=[x1,x2,...] 和y=[y1,y2,...]。

如果我有一个带有坐标点的集合或元组，例如，

A=([x1,y1],[x2,y2],...)

直接在 Python 中使用 pyplot/matplotlib 解决了一个班轮的不便，正如 here in StackOverflow 所证明的那样：

plt.scatter(*zip(*li))

但似乎 Julia 上的 zip 工作方式完全不同。到目前为止，我提供了以下解决方案，但似乎很不优雅：

x=[]
y=[]
for j in selectos
  append!(x,j[2])
   append!(y,j[1])
end

scatter(x,y, marker="o",c="black")

是否有更“实用”或单线（或两线）的方法？

Answer 1

正如另一个答案中提到的，可以在 Julia 中使用相同的方法，即 scatter(zip(A...)...)，但对于较大的向量，这非常很慢，应该避免。

另一种可能性是使用getindex.(A, i) 获取A 中向量的所有ith 元素的向量。

julia> A = [[i, 10i] for i=1:5]
5-element Array{Array{Int64,1},1}:
 [1, 10]
 [2, 20]
 [3, 30]
 [4, 40]
 [5, 50]

julia> getindex.(A,1)
5-element Array{Int64,1}:
 1
 2
 3
 4
 5

julia> getindex.(A,2)
5-element Array{Int64,1}:
 10
 20
 30
 40
 50

Answer 2

我能想到三种方法：

using PyPlot

A = ([1,2],[3,4],[5,6],[7,8])

# approach 1
scatter(zip(A...)...)

# approach 2
B = hcat(A...)
@views scatter(B[1,:], B[2,:])

# approach 3
scatter([x[1] for x in A], [x[2] for x in A])

第一个可能是最实用的风格。

在第二个中你会得到B，如果你需要分析数据，它更容易使用；注意@views 需要 Julia 0.6，但可以省略。

第三种可能是最容易理解的。