Julia：对角乘以稀疏矩阵

【问题标题】：Julia: Diagonal times Sparse MatrixJulia：对角乘以稀疏矩阵
【发布时间】：2016-05-07 17:37:56
【问题描述】：

A = sparse([4 0 0; 0 0 0; 4 0 0])
D = Diagonal([1;3;4])
D*A

给出没有执行此操作的方法 * 的错误。有没有简单的操作方法？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

使用转换：

julia> convert(SparseMatrixCSC{Int64,Int64},D)*A
3x3 sparse matrix with 2 Int64 entries:
    [1, 1]  =  4
    [3, 1]  =  16

一般解决方案，来自错误信息：

julia> f(a,b)
ERROR: MethodError: `f` has no method matching f(::T1, ::T2)

做：

julia> f(convert(T2,a),b)

【讨论】：

对角矩阵使用稀疏矩阵是否有缺点/开销？
当然可以，但除非有更好的选择，否则它是最好的解决方法。 github.com/timholy/ArrayIteration.jl 旨在使这变得不必要，允许编写处理任何类型的类稀疏数组的通用方法。