Rust 有没有一种方法可以写入nalgebra矩阵的整行/整列？

我使用

DMatrix

struct来分配动态大小的矩阵，在这里，我使用L2范数通过规范化的列向量重复覆盖每一列

//a是任意大小的数据矩阵
设col_0=a列（0）；
设_col_0的norm_=col_0.normalize（）；

而不是在当前列中的每个单元格上循环：

let row=a.shape（）.0；
设col=a.shape（）.1；
对于0..ncol中的列{
设_col的norm_=a.column（col）.normalize（）；
对于0..nrows中的行{
*a、 索引_mut（（行，列））=_col（）的范数[row]；
}
}

我想直接用规范化版本覆盖该列。代码在语义上应该如下所示：

*a.index_mut（（u，col））=norm_of_col（）；

其中，

（\uu，col）

表示我选择列

col

，

\uu

表示整行

更一般地说，有没有办法用大小和数据类型相同的新行或新列覆盖行或列？ 方法as

insert\u columns

仅向现有矩阵添加列

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如果是这样，那么计算速度会更快，还是我应该编写一个助手方法，在每个单元格上循环以更新矩阵？

您可以使用

nalgebra

0.18.0：

使用nalgebra:：DMatrix；
fn main（）{
设mut m=DMatrix:：from_vec（2,3，（0..6）.map（|n | n为f64.collect（））；
dbg！（&m）；
对于m列中的多个列{
设normalized=col.normalize（）；
col.copy_from（&标准化）；
}
dbg！（&m）；
}

与你的代码相比，我还没有衡量过这段代码的性能

请注意，

copy_from

在每个步骤中都会检查项目而不检查边界，而是在循环之前只检查一次。我还没有检查优化器是否可以在代码中执行等效的转换。在我的机器上，这个简单的基准为这个答案中的解决方案提供了优势（不确定它的代表性如何；通常的基准免责声明适用）：

使用准则：{黑盒，准则组，准则主，基准，准则}；
使用nalgebra:：DMatrix；
fn规范化库（m:&mut-DMatrix）{
对于m列中的多个列{
设normalized=col.normalize（）；
col.copy_from（&标准化）；
}
}
fn规格化\u手动\u轧制（a:&mut DMatrix）{
设nrows=a.shape（）.0；
设ncols=a.shape（）.1；
对于0..ncol中的列{
设_col的norm_=a.column（col）.normalize（）；
对于0..nrows中的行{
*a、 索引_mut（（行，列））=列[行]的范数；
}
}
}
fn基准（c:&mut标准）{
设mut m0=DMatrix:：new_random（100100）；
设mut m1=m0.clone（）；
让bench=Benchmark:：new（“lib”，move | b | b.iter（| | normalize_lib（黑盒（&mut m0）））
.使用|u功能（“手动|u滚动”，移动| b|{
b、 iter（| |标准化|手工轧制（黑盒（&mut m1）））
});
c、 台架（“正常化”，台架）；
}
标准组！（长凳、基准）；
梅因！（长凳）；

normalize/lib时间：[26.102 us 26.245 us 26.443 us]
正常化/手动轧制时间：[37.013 us 37.057 us 37.106 us]

它可以工作，而且使用起来肯定比在每个单元格上循环要好得多。尽管如此，内部

copy_from

也会在输入的单元格上循环。所以我假设它不会比我的版本快很多。链接到源代码：在循环之前只执行一次检查-这是对编译器的一个“典型”提示，它经常帮助省略多个边界检查，因此这是非常可能的。