Arrays Julia:mapslices（）其中被映射的函数有多个输入参数？

我试图使用

mapsicles

（也许这甚至不是正确的方法）在多维数组的“切片”上广播函数，其中函数涉及另一个数组，该数组在广播的每次迭代中总是相同的。这可以通过

mapslices

或

map

完成吗

这里有一个特别的问题：

我有一个函数

F（X，Y）

，它将二维数组

X

和

Y

作为输入。X是大小

（D，N）

，类型为

数组{Float32,2}

），而Y也是大小

（D，1）

，类型为

数组{Float32,2}

F（X，Y）

对两个矩阵

X

和

Y

执行操作，以生成大小为

（N，1）

的数组输出

广播/映射问题：我有一个更大的三维数组

X_all

，其“切片”（例如，沿三维方向堆叠的矩阵，如

X[：，：，1]

）是输入数组X的示例，其尺寸

（D，N）

，应该是

F（X，Y）

的输入。而

Y

始终是常数

因此，一个示例

X\u all

的形状是

（D，N，5）

，其中

Y

仍然是

（D，1）

，我希望广播的输出是一个矩阵，其列N存储将

F

应用于

X\u all

和

Y

的每个片段的结果。因此，本例中的最终输出形状应该是

（N，5）

这不适用于

broadcast

（我得到的错误表明

F（X，Y）

是输入标量浮点数，而不是数组），因此我假设它需要使用

mapsicles

完成。唯一的问题是，我似乎找不到将

mapsicles

与多个输入参数（例如

X

和

Y

）一起使用的示例——通常我只看到一个输入参数

---

有什么想法吗？

你对这个问题的书面描述让我有点难以理解，但是如果我正确理解这个问题，你只需要使用带有匿名函数的

X->F（X，Y）

下面是一个例子：

F(X, Y) = X'*Y 

F(rand(3, 4), rand(3, 1))

#+RESULTS:
: 4×1 Array{Float64,2}:
:  0.2038830017261133
:  0.16952327765859904
:  0.25986519462136687
:  0.18604863369789784

---

啊，是的，我忘了匿名函数格式——谢谢！这正是我所需要的。为了快速跟进——如果我想从输出中删除第二个单体维度（其大小=1），使用

dropdims（result，dims=2）

是最快的方法吗？我相信是的。

#+BEGIN_SRC jupyter-julia
let D = 3, N = 4
    x_all = randn(D, N, 5)
    Y = randn(D, 1)

    mapslices(X -> F(X, Y), x_all, dims=(1,2))
end

#+RESULTS:
4×1×5 Array{Float64,3}:
[:, :, 1] =
  1.949979259990055
  0.3939816492611507
 -0.8464390217323449
  0.4555254821129745

[:, :, 2] =
  1.6893553574839384
  1.9573396471517739
  1.5358035472026144
 -1.2706780393752082

[:, :, 3] =
  0.999887609119746
  0.32959013947652727
  0.8756560406754215
 -1.0257977117576802

[:, :, 4] =
 -0.2252063989697573
 -0.5968450960471975
 -0.7319338928241739
  0.236534278792568

[:, :, 5] =
 -0.9523913128029378
  0.13537059021324083
  0.9514285829484852
  0.5464547535310538