在JULIA中转换数组中的元组向量

我对Julia很陌生，我正在尝试转换数组中的元组向量。 这里有一个例子

using Statistics
a = randn((10, 100))
q = (0.05, 0.95)
conf_intervals = [quantile(a[i,:], q) for i in 1:10]

而

conf_interval

是一个

10元素向量{Tuple{Float64，Float64}

预期结果应为

10×2矩阵{Float64}

我试着用

[conf\u interval…]

来设置

conf\u interval

，但是向量没有改变

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非常感谢

您需要使用

collect

将元组转换为向量，然后您可以组合它们：

julia> hcat(collect.(conf_intervals)...)
2×10 Matrix{Float64}:
 -1.59757  -2.10057  -1.4437   -1.32868  -1.10686  -1.41256  -1.5696   -1.67288  -1.51947  -1.72257
  1.24604   1.61692   1.77684   1.3599    1.90853   1.30831   1.10667   1.58356   1.56811   1.70685

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如果需要转置结果，请在命令末尾添加一个撇号

”

end

您可以使用理解：

mat2x10 = [tup[k] for k in 1:2, tup in conf_intervals]
mat10x2 = [tup[k] for tup in conf_intervals, k in 1:2]

或者你可以重新解释相同的记忆。这是更脆弱的——它不适用于所有元组向量，例如

Any[（i，i^2/2）for i in 1:10]

。但是对于

向量{Tuple{Float64，Float64}

：

if VERSION >= v"1.6"
    reinterpret(reshape, Float64, conf_intervals)
else
    reshape(reinterpret(Float64, conf_intervals), 2, :)
end
mat2x10 == ans  # true

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在Julia中，沿列切片比沿行切片更有效。如果可以，您应该组织您的数据，这样您就可以执行

a[：，i]

而不是

a[i，：]

。谢谢！我忘了