使用函数返回的 2 元素 Array{Float64,1} 有效地构造数组答案

【问题标题】：Efficiently construct array with 2-element Array{Float64,1} returned by a function使用函数返回的 2 元素 Array{Float64,1} 有效地构造数组
【发布时间】：2018-03-02 11:15:14
【问题描述】：

我有一个函数，它返回一个二维数组：

2-element Array{Float64,1}:
 0.809919
 2.00754

我现在想有效地对其进行采样并将所有结果存储在一个包含 2 行和 n 列的数组中。问题是我得到了一个向量向量。我怎样才能将它展平或构建它？

一个玩具示例如下：

julia> [rand(2) for i=1:3]
3-element Array{Array{Float64,1},1}:
 [0.906644, 0.614673]
 [0.426492, 0.67645]
 [0.473704, 0.726284]

julia> [rand(2)' for i=1:3]
3-element Array{RowVector{Float64,Array{Float64,1}},1}:
 [0.403384 0.431918]
 [0.410625 0.546614]
 [0.224933 0.118778]

我希望得到这样的结果：

julia> [rand(2) rand(2) rand(2)]
2×3 Array{Float64,2}:
 0.360833  0.205969  0.209643
 0.507417  0.317295  0.588516

其实我的梦想是：

julia> [rand(2) rand(2) rand(2)]'
3×2 Array{Float64,2}:
 0.0320955  0.821869
 0.358808   0.26685
 0.230355   0.31273

有什么想法吗？我知道我可以通过 for 循环构造它，但正在寻找更有效的方法。

谢谢！

【问题讨论】：

标签： arrays julia

【解决方案1】：

RecursiveArrayTools.jl 有一个 VectorOfArray 类型，它以您想要的方式调度：

julia> using RecursiveArrayTools

julia> A = [rand(2) for i=1:3]
3-element Array{Array{Float64,1},1}:
 [0.957228, 0.104218]
 [0.293985, 0.83882]
 [0.788157, 0.454772]

julia> VectorOfArray(A)'
3×2 Array{Float64,2}:
 0.957228  0.104218
 0.293985  0.83882
 0.788157  0.454772

关于时机：

julia> @benchmark VectorOfArray(A)'
BenchmarkTools.Trial:
  memory estimate:  144 bytes
  allocs estimate:  2
  --------------
  minimum time:     100.658 ns (0.00% GC)
  median time:      111.740 ns (0.00% GC)
  mean time:        127.159 ns (3.29% GC)
  maximum time:     1.360 μs (82.71% GC)
  --------------
  samples:          10000
  evals/sample:     951

VectorOfArray 本身几乎没有开销，而' 使用笛卡尔索引速度很快。

【讨论】：

很棒的包装！感谢您的提示。

【解决方案2】：

类似的东西

using BenchmarkTools

function createSample!(vec::AbstractVector)
  vec .= randn(length(vec))
  return vec
end

function createSamples!(A::Matrix)
  for row in indices(A, 1)
    createSample!(view(A, row, :))
  end
  return A
end

A = zeros(10, 2)

@benchmark createSamples!(A)

可能会有所帮助。我的笔记本电脑上的时间给出了：

Main> @benchmark createSamples!(A)
BenchmarkTools.Trial:
  memory estimate:  1.41 KiB
  allocs estimate:  20
  --------------
  minimum time:     539.104 ns (0.00% GC)
  median time:      581.194 ns (0.00% GC)
  mean time:        694.601 ns (13.34% GC)
  maximum time:     10.324 μs (90.10% GC)
  --------------
  samples:          10000
  evals/sample:     193

【讨论】：