将 Julia 中大小为 1*N 或 N*1 的 Matrix{T} 转换为 Vector{T} 的最有效方法是什么？答案

【问题标题】：What's the most efficient way to convert a Matrix{T} of size 1*N or N*1 in Julia to a Vector{T}?将 Julia 中大小为 1*N 或 N*1 的 Matrix{T} 转换为 Vector{T} 的最有效方法是什么？
【发布时间】：2013-01-03 11:57:16
【问题描述】：

在 Julia 中将大小为 1*N 或 N*1 的 Matrix{T} 转换为 Vector{T} 的最有效方法是什么？

比如说我有

a = [1,3,5]
b = a'

a 和 b 都是 Array{Int,2} 类型（即Matrix{Int}）。将a 和b 转换为类型Array{Int,1}（即Vector{Int}）的最有效方法是什么？

一种方法是：

a_vec = [x::Int for x in a]
b_vec = [x::Int for x in b]

【问题讨论】：

标签： julia

【解决方案1】：

您可以使用vec() 函数。它比列表理解更快，并且随着元素数量的增加而更好地扩展；）对于 1000x1 的矩阵：

julia> const a = reshape([1:1000],1000,1);

julia> typeof(a)
Array{Int64,2}

julia> vec_a = [x::Int for x in a];

julia> typeof(vec_a)
Array{Int64,1}

julia> vec_aII = vec(a);

julia> typeof(vec_aII)
Array{Int64,1}

6.41e-6 seconds # 列表理解

2.92e-7 秒 #vec()

【讨论】：

关于vec 和reshape 需要注意的重要一点是，它们与底层数组共享内存以提高性能——这就是为什么vec 比理解要快得多，这会创建一个新数组对象，复制内容。因此，如果您更改a[1]，v_aII[1] 也会更改，反之亦然，而v_a[1] 将不受影响。

【解决方案2】：

如果矩阵是1xN 或Nx1，我倾向于使用squeeze 来执行此操作：

squeeze(ones(3, 1))
squeeze(ones(1, 3))

不确定这是否比使用vec 或reshape 更有效。

【讨论】：

好，我不知道这个功能。
从定义中可以看出，squeeze 必须比另一个慢一点。 github.com/JuliaLang/julia/blob/master/base/… 我做了一个小基准测试，我发现：squeeze(m) : ( 2.97 +- 2 ) e-6 seconds vec(m) : ( 2.02 +- 2 ) e-6 seconds reshape(m,length(m )) : ( 1.72 +- 2 ) e-6 seconds 差异非常小，但是根据定义，reshape(m,length(m)) 是更快的选择。

【解决方案3】：

vec() 更快

const a = reshape([1:1000],1000,1);
@time vec(a);
elapsed time: 6.914e-6 seconds (184 bytes allocated)
@time squeeze(a,2);
elapsed time: 1.0336e-5 seconds (248 bytes allocated)

【讨论】：