朱莉娅中的数组排序

Question

朱莉娅中的数组排序

4

有没有一种方法可以在Julia中本地使用C-ordered或非连续数组？例如，在使用NumPy时，C-ordered数组是默认的，但我也可以初始化Fortran ordered数组并进行计算。做到这一点的一种简单方法是对矩阵取转置。我还可以使用通过切片制作的非连续数组。我查看了文档等，找不到一种在Julia中创建、声明或处理C-ordered数组的方法。转置似乎会返回一个副本。

Julia允许用户使用C-ordered和非连续数组吗？当前是否有任何方法可以获得转置或切片而无需复制？

编辑：我已经找到如何进行切片。目前它作为不同类型的SubArray可用。例如，我可以执行以下操作以获取100x100数组A的第一行

sub(A, 1, 1:100)

看起来有改进计划，可以在https://github.com/JuliaLang/julia/issues/5513中看到。

这仍然存在C顺序数组的问题。是否有C顺序数组的接口？是否有通过视图而不是复制进行转置的方法？

- IanH

1个回答

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- tholy · Accepted Answer

自然地，没有任何阻止您将行优先数组作为内存块来处理，某些包（如Images.jl）支持任意维度数组的任意排序。

您可能最关心的问题是线性代数。目前我不知道有什么现成的解决方案，但请注意，在Julia中，矩阵乘法是通过一系列函数实现的，这些函数的名称类似于A_mul_B、At_mul_B、Ac_mul_Bc等，其中t表示转置，c表示共轭。解析器会将类似于A'*b的表达式替换为Ac_mul_B(A, b)，而不会实际进行转置。

因此，您可以自己实现一个RowMajorMatrix <: AbstractArray类型，并设置特殊的乘法规则：

A_mul_B(A::RowMajorMatrix, B::RowMajorMatrix) = At_mul_Bt(A, B)
A_mul_B(A::RowMajorMatrix, B::AbstractArray) = At_mul_B(A, B)
A_mul_B(A::AbstractArray, B::RowMajorMatrix) = A_mul_Bt(A, B)

除了这些双参数版本外，还有3个参数的版本（例如A_mul_B！），它们将结果存储在预先分配的输出中; 您也需要实现这些。最后，您还需要设置适当的show方法（以适当地显示它们），size方法等。

最后，Julia的transpose函数已以缓存友好的方式实现，因此比朴素方法快得多。

for j = 1:n, i = 1:m
    At[j,i] = A[i,j]
end

因此，有时不必担心创建算法的自定义实现，只需调用transpose即可。

如果您实现了这样的东西，我建议您将其作为软件包进行贡献，因为其他人可能也会感兴趣。