如何简洁地计算Julia数组中行项目的百分比差异

鉴于：

这为我提供了以下3 x 2阵列：

C = reshape([1.0, 2.0,1.1, 2.2, 1.2, 2.3],2,3)'

我要做的是遍历这些行，并获得项目之间的%差异。因此，对于每一行

r

计算（r-th+1/r-th）-1，然后返回结果，新的第一行全部为零。（例如，Col1将是（1.1/1.0）-1，然后是（1.2/1.1）-1，然后是Col2中的相同模式）

为了理解，我试着用以下方法来做：

3×2 Array{Float64,2}:
1.0  2.0
1.1  2.2
1.2  2.3

4×1 Array{Any,2}:                   
0.0                   
0.0                   
[0.1,0.1]            
[0.0909091,0.0454545]

我希望得到的是：

[zeros(length(C[1,:]),1);[(C[i+1,:] ./ C[i,:]) - 1 for i=1:length(C[:,1])-1]]

但我得到的是：

3×1 Array{Float64,2}:
[0.0,0.0]
[0.1,0.1]            
[0.0909091,0.0454545]

如何使第一行零匹配（从而使数组的类型正确地为Float64）

……甚至更好

有没有一种不那么笨重的方法，从数组中抽出N-1行，然后加上一行零（有没有一种更规范的方法

---

Julia的一个主要优点是，当循环清晰简单时，不需要编写矢量化代码：

C=[1.02.0；
1.1 2.2; 
1.2 2.3;]
功能行_差异（a）
b=类似（a）
b[1，：]=0
对于i，在2：尺寸（a，1）
b[i，：]=a[i，：]./a[i-1，：]-1
结束
返回b
结束

输出：

julia>row_diff（C）
3×2数组{Float64,2}：
0.0        0.0      
0.1        0.1      
0.0909091  0.0454545

事实上，Julia中的纯循环通常更快，因为可以避免中间副本并保持缓存位置（Julia数组具有列主顺序）：

功能行差异快速（a）
b=类似（a）
对于j英寸1：尺寸（a，2）
b[1，j]=0
对于i，在2：尺寸（a，1）
b[i，j]=a[i，j]/a[i-1，j]-1
结束
结束
返回b
结束

编辑：

如果您真的想要一条直线（与上面的直接循环相比速度较慢）：

[zero（1，size（C，2））；diff（C，1）。/C[1:end-1，：]

如果要使用一行理解：

3×2 Array{Float64,2}:
1.0  2.0
1.1  2.2
1.2  2.3

4×1 Array{Any,2}:                   
0.0                   
0.0                   
[0.1,0.1]            
[0.0909091,0.0454545]

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性能应该类似于循环。

如何

[C[j，：]./C[i，：]-1 for（i，j）in-zip（[1,1:size（C，1）-1…]，1:size（C，1））]

？如果计算到位，覆盖原始值，速度会更快。这完全可以在没有分配的情况下工作，而分配占用了大部分时间（实际上已对其进行了基准测试）。性能仅与我的第一个循环相似，主要是因为

vcat

制作了一个副本，但也因为理解的开销。对于小矩阵，开销似乎特别大。对于上面的

C

，与Julia 0.5的我的电脑上的

412.654 ns

vs

37.214 ns

。确实有额外的分配。另一方面，理解与循环之间存在开销，这让我完全感到惊讶。