Arrays “.=”什么时候比“=”更有效？

使用

BenchmarkTools

考虑以下REPL行：

julia> N = 10^2; M = collect(reshape(1:N^2,N,N)); e = collect(1:N); # N=100
julia> @btime M[:,1] .= e; @btime M[:,1] = e;
  1.211 μs (6 allocations: 128 bytes)
  364.623 ns (1 allocation: 16 bytes)
julia> N = 10^3; M = collect(reshape(1:N^2,N,N)); e = collect(1:N); # N=1000
julia> @btime M[:,1] .= e; @btime M[:,1] = e;
  1.511 μs (6 allocations: 128 bytes)
  1.634 μs (1 allocation: 16 bytes)
julia> N = 10^4; M = collect(reshape(1:N^2,N,N)); e = collect(1:N); # N=10000
julia> @btime M[:,1] .= e; @btime M[:,1] = e;
  3.514 μs (6 allocations: 128 bytes)
  13.230 μs (1 allocation: 16 bytes)

---

似乎

=

比

=

更有效，但仅适用于大N。我仍然不太了解引擎盖下发生的事情，也没有在Julia文档中找到解释。我应该在什么时候使用一个或另一个？

=

在这里总是首选，但您希望

@btime$M[：，1]。=$e

更准确地计时，否则您将看到全局范围的影响。@mcabbott，谢谢您的回答。问题在于基准测试，

=

总是更好。您不想发布它吗？

=

在这里总是首选，但您希望

@btime$M[：，1]。=$e

能够更准确地计时，否则您将看到全局范围的影响。@mcabbott，谢谢您的回答。问题在于基准测试，

=

总是更好。你不想把它寄出去吗？