矩阵相乘时的 Array{Float64,2} 问题 Julia答案

【问题标题】：Array{Float64,2} problem when multiplying matrixes Julia矩阵相乘时的 Array{Float64,2} 问题 Julia
【发布时间】：2019-10-19 10:12:15
【问题描述】：

我正在用矩阵做一些相当简单的事情：

for i in 1:N
  X=XT[1:2,i]
  A[i]=X'*Sig*X+b
end

其中 XT 是我从 Matlab 导入的一个数组 (1×5 Array{Any,2})，通过这样做我得到了 Array{Float64,2} 类型的 X。而 Sig 是一个 2x2 矩阵，也是 Array{Float64,2}。

问题是：X'SigX 的结果是 Array{Float64,2} 类型，尽管只有一个元素。我无法将其与 b 相加。

我知道我可以放一个点并求和，但如果我这样做，我仍然会拥有这个数组类型，并将其存储在另一个数组中，这可能会很混乱。

有什么想法可以让它保持简单吗？

【问题讨论】：

A的维数是多少？它也是 Array{Float64,2}，它的大小是多少？您希望求和的结果是存储在 A 中的数组还是只是存储在 A[i] 中的标量？
这很奇怪。 XT[1:2, i] 应该是向量，而不是矩阵。很奇怪。
我希望将其存储为 Float64。 A 也应该是 Array{Float64,2}。
您能否编辑您的问题以包括阵列 A 和 XT 的初始化？如何做到这一点很重要。
我已经编辑过了。碰巧的是，我的数组 XT 不是普通矩阵。这就是问题所在。看来我可以做 XT[i][:] 并获得正确的尺寸，但我不知道为什么它不会以其他方式发生。

【解决方案1】：

Julia 明确区分元素和元素数组。其他一些对类型不太明确的语言（如 R 和 Matlab）将单元素矩阵视为一个数字，用户习惯于隐式地这样做。然而，在 Julia 中，这两件事是根本不同的——一个是数字的容器，另一个是数字。

所以答案很简单，执行(X'*Sig)[1] 或first(X'*Sig) 以取出元素。在即将推出的 Julia 版本中，您应该能够明确地为只有一个元素的容器执行 only(X'*Sig)。

它简单明了，只是与 Matlab 或 R 不同。“简单”在语言中的含义实际上存在根本的哲学差异。在 R 或 Matlab 中，我会说“简单”的意思是“没有太多的操作/字符”。在 Julia 中，“简单”的意思是“清晰、明确、直截了当的推理”。这只是一种不同的哲学，需要一些时间来适应。

【讨论】：

这是我的第一种回答方法，但实际上 OP 的代码中还有另一个错误：X=XT[1:2,i] 给出了XT 中的前两个元素（前两个数组）（1D 数组数组）当i 为 1 时，否则为错误。第一行没有为此目的适当地索引XT。还有A[]可以访问唯一的元素。
MAT.jl 将 MATLAB 的行或列向量读取为 Julia 的二维矩阵。如果将X 设为Vector，例如vec，则可以避免OP 的1x1 矩阵问题。 v'*M*v 自动使用 LinearAlgebra.dot 给出一个标量而不是一个数组，并且以一种避免矩阵乘法的高性能方式这样做。这要归功于 Andreas Peter，他今天在 Julia Slack 的#helpdesk 频道上解释了这个解决方案。
不错，视野开阔。