在 JULIA 中转换数组中的元组向量答案

【问题标题】：Convert a vector of tuples in an array in JULIA在 JULIA 中转换数组中的元组向量
【发布时间】：2021-04-17 11:18:22
【问题描述】：

我对 Julia 很陌生，我正在尝试转换数组中的元组向量。这是一个例子

using Statistics
a = randn((10, 100))
q = (0.05, 0.95)
conf_intervals = [quantile(a[i,:], q) for i in 1:10]

而conf_intervals 是10-element Vector{Tuple{Float64, Float64}}。

预期结果应该是10×2 Matrix{Float64}

我尝试用[conf_intervals...] 喷射conf_intervals，但矢量没有改变。

非常感谢

【问题讨论】：

在 Julia 中，沿列切片比沿行切片效率更高。如果可以的话，你应该组织你的数据，这样你就可以使用a[:, i] 而不是a[i, :]。
谢谢！我忘了

标签： julia

【解决方案1】：

你可以使用理解：

mat2x10 = [tup[k] for k in 1:2, tup in conf_intervals]
mat10x2 = [tup[k] for tup in conf_intervals, k in 1:2]

或者你可以重新解释相同的记忆。这更脆弱——它不适用于所有元组向量，例如Any[(i, i^2/2) for i in 1:10]。但是对于Vector{Tuple{Float64, Float64}}：

if VERSION >= v"1.6"
    reinterpret(reshape, Float64, conf_intervals)
else
    reshape(reinterpret(Float64, conf_intervals), 2, :)
end
mat2x10 == ans  # true

【讨论】：

【解决方案2】：

您需要使用collect将元组转换为向量，然后您可以将它们组合起来：

julia> hcat(collect.(conf_intervals)...)
2×10 Matrix{Float64}:
 -1.59757  -2.10057  -1.4437   -1.32868  -1.10686  -1.41256  -1.5696   -1.67288  -1.51947  -1.72257
  1.24604   1.61692   1.77684   1.3599    1.90853   1.30831   1.10667   1.58356   1.56811   1.70685

如果需要转置结果，请在命令末尾添加撇号'结束

【讨论】：