Julia 给定维上数组的元素和

我对朱莉娅很陌生，通过做一些项目来学习这些东西

我被困在按元素对所有矩阵数组求和的部分

中堂2*2*1000三维阵列。基本上，它是关于找到1000个样本的平均方差协方差矩阵。它在1到1000之间迭代

我试图使用Sum命令，但它给了我标量。 我需要[2,2,1]+[2,2,2]+[2,2,3]+。。。[2,2100]=（2乘2矩阵）

---

有没有不使用循环的简单方法？

正如评论中所指出的，如果你有一个三维数组

julia> x = rand(2,2,1000);

您可以使用（取自

？sum

）在任何维度上求和

sum（A:：AbstractArray；dims）

给定维度上数组元素的和

就你而言

julia> result = sum(x, dims=3);

但是，请注意，结果仍将有3个维度，可以通过

ndims

或通过

typeof

检查类型：

julia> ndims(result)
3

julia> typeof(result)
Array{Float64,3}

这种行为的原因是类型稳定性。第三个维度，我们总结了一下，将是一个单态维度

julia> size(result)
(2, 2, 1)

可将其删除以获得所需的2x2矩阵结果

julia> dropdims(result, dims=3)
2×2 Array{Float64,2}:
 510.444  503.893
 489.592  480.065

总共，

dropdims（和（x，dims=3），dims=3）

备注（更新）

朱莉娅的循环很快。因此，如果不仅仅是为了方便，您可以通过使用循环实现更快地获得结果，例如

julia> function f(x::AbstractArray{<:Number, 3})
           nrows, ncols, n = size(x)
           result = zeros(eltype(x), nrows, ncols)
           for k in 1:n
               for j in 1:ncols
                   for i in 1:nrows
                       result[i,j] += x[i,j,k]
                   end
               end
           end
           result
       end
f (generic function with 1 method)

julia> @btime dropdims(sum($x, dims=3), dims=3);
  7.034 μs (19 allocations: 592 bytes)

julia> @btime f($x);
  5.205 μs (1 allocation: 112 bytes)

julia>函数f（x:：AbstractArray{@btime-dropdims（sum（$x，dims=3），dims=3）；
7.034μs（19次分配：592字节）
朱莉娅>@b时间f（$x）；
5.205μs（1个分配：112字节）

正如评论中已经指出的，如果您有一个三维数组

julia> x = rand(2,2,1000);

您可以使用（取自

？sum

）在任何维度上求和

sum（A:：AbstractArray；dims）

给定维度上数组元素的和

就你而言

julia> result = sum(x, dims=3);

但是，请注意，结果仍将有3个维度，可以通过

ndims

或通过

typeof

检查类型：

julia> ndims(result)
3

julia> typeof(result)
Array{Float64,3}

这种行为的原因是类型稳定性。我们总结的第三个维度将是一个单态维度

julia> size(result)
(2, 2, 1)

可将其删除以获得所需的2x2矩阵结果

julia> dropdims(result, dims=3)
2×2 Array{Float64,2}:
 510.444  503.893
 489.592  480.065

总共，

dropdims（和（x，dims=3），dims=3）

备注（更新）

Julia中的循环速度很快。因此，如果不是为了方便，您可以通过使用循环实现更快地获得结果，例如

julia> function f(x::AbstractArray{<:Number, 3})
           nrows, ncols, n = size(x)
           result = zeros(eltype(x), nrows, ncols)
           for k in 1:n
               for j in 1:ncols
                   for i in 1:nrows
                       result[i,j] += x[i,j,k]
                   end
               end
           end
           result
       end
f (generic function with 1 method)

julia> @btime dropdims(sum($x, dims=3), dims=3);
  7.034 μs (19 allocations: 592 bytes)

julia> @btime f($x);
  5.205 μs (1 allocation: 112 bytes)

julia>函数f（x:：AbstractArray{@btime-dropdims（sum（$x，dims=3），dims=3）；
7.034μs（19次分配：592字节）
朱莉娅>@b时间f（$x）；
5.205μs（1个分配：112字节）

总和（x，dims=3）

。如果任何函数

f

的行为与预期不符，请尝试在REPL处键入

？f

以寻求帮助。基本语言中的所有函数都有很好的文档记录。此外，对于将来的问题，最好包含代码片段。我假定您是MATLAB用户。

sum

，

mean

，

std

，在julia中带有sin与MATLAB不同，gle参数不适用于默认维度。如果不指定维度，则它们的工作方式与数组为一维一样。如果

sum

，则它汇总数组中的所有元素。您需要在案例中指定维度。

sum（x，dims=3）

。如果任何函数

f

的行为与预期不符，请尝试在REPL处键入

？f

以寻求帮助。基本语言中的所有函数都有很好的文档记录。此外，对于将来的问题，最好包含代码片段。我假定您是MATLAB用户。

sum

，

mean

，

std

，在julia中带有sin与MATLAB不同，gle参数不在默认维度上工作。如果不指定维度，它们的工作方式就像数组是一维的。如果

求和

，它将对数组中的所有元素求和。您需要在本例中指定维度。我想在

f

中，您应该使用somet初始化

结果

类似于

零（eltype（x），nrows，ncol）

相反（未初始化的

相似的
生成的值通常类似于
6.94486e-310
，这使得人们没有注意到差异…）因为您是为
抽象数组定义的，所以应该在轴（x，3）中为k使用
等。例如，你可以有一个具有零基索引的数组。事实上，我认为应该始终使用
轴
，
每个hindex
，等等。循环的改善可能并不显著；使用
n==100000
进行测试，我测量的循环为1.506ms，一个线性为953.397μs（分配与度量中的分配相同，但无论如何都是常量）。我想在
f
中，应该使用
0（eltype（x）、nrow、ncol）之类的值来初始化
result
（未初始化的值
相似的
产生的结果通常类似于
6.94486e-310
，这使得人们没有注意到差异…）因为您是为
AbstractArray
s定义的，所以应该在轴（x，3）中为k使用
等。例如，你可以有一个具有零基索引的数组。事实上，我认为应该始终使用
轴
，
每个hindex
，等等。循环的改善可能并不显著；使用
n==100000
进行测试，我测量的循环为1.506ms，一个线性为953.397μs（分配与度量中的分配相同，但始终不变）。