Question

在Julia中，如果我定义一个包含1列和n行的数组，它似乎实例化了一个“n元素数组”，我不明白它与nx1数组有什么不同：

julia> a = [1 2 3]
1x3 Array{Int64,2}:
 1  2  3

julia> b = [1;2;3]
3-element Array{Int64,1}:
 1
 2
 3

令人困惑的是，如果我对n元素数组进行两次转置，则返回结果为nx1数组：

julia> transpose(transpose(b))
3x1 Array{Int64,2}:
 1
 2
 3

这导致了一些意想不到的（对我而言）行为，如：

julia> size(b) == size(transpose(transpose(b)))
false

我的问题：

nx1数组和n元素数组有什么区别？
如何创建nx1数组而不执行像我给出的双转置示例。

Answer 1

快速回答：

n x1或1x n数组是一个二维矩阵（恰好只有一行或一列），而你的n元素数组是一维列矢量。
我认为创建n x1数组文字的最简单方法是采用行向量的转置：[1 2 3]'。另一方面，您可以使用vec将任何n维数组展平为一维向量。

类型

为了从Julia获得最佳性能，您（尤其是核心语言和库设计者）希望编写类型稳定的函数。也就是说，函数应该能够推断出它们将基于参数的类型纯粹返回的类型。这允许编译器通过函数跟踪变量，而不会丢失类型的跟踪...这反过来又允许它为特定类型生成非常高度优化的代码。

现在，再考虑转座。如果你想要一个类型稳定的转置函数，它必须至少返回一个二维数组。如果其中一个维度为1并且仍然保持良好的性能，它就不能做一些棘手的事情。

所有这一切，关于邮件列表和GitHub问题中的矢量转置仍然有很多讨论。这是一个开始的好地方：Issue #2686: ones(3) != ones(3)''。或者就相关问题进行更深入的讨论：Issue #3262: embed tensor-like objects as higher-dimensional objects with trailing singleton dimensions。两者最终被取代并归入Issue #4774: Taking vector transposes seriously。

Julia 0.6的更新：Julia现在非常重视矢量转置！向量转置现在返回一个特殊的RowVector类型，其行为类似于1行矩阵，但附加知识只有一行。它也是对原始矢量的懒惰“视图”。通过问题中的示例，这意味着size(b) == size(transpose(transpose(b)))不仅是真的，还有b'' === b。

在Julia 0.6中指定改变维度的重塑操作也更容易一些。上面问题2（创建nx1数组）的一个很好的答案是reshape([1,2,3], :, 1)。计算:指定的维度以匹配源数组的长度。

Julia中nx1数组和n元素数组的区别

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