掃描等效在朱

sweep：返回通過掃出一個摘要統計從輸入陣列獲得的陣列。

例如，這裏是我如何劃分各行其行總和：

> rs = rowSums(attitude) 
> ratios = sweep(attitude, 1, rs, FUN="/") 
> head(ratios) 
    rating complaints privileges learning raises critical advance 
1 0.1191136 0.1412742 0.08310249 0.1080332 0.1689751 0.2548476 0.12465374 
2 0.1518072 0.1542169 0.12289157 0.1301205 0.1518072 0.1759036 0.11325301 
3 0.1454918 0.1434426 0.13934426 0.1413934 0.1557377 0.1762295 0.09836066 
4 0.1568123 0.1619537 0.11568123 0.1208226 0.1388175 0.2159383 0.08997429 
5 0.1680498 0.1618257 0.11618257 0.1369295 0.1473029 0.1721992 0.09751037 
6 0.1310976 0.1676829 0.14939024 0.1341463 0.1646341 0.1493902 0.10365854 
> rowSums(ratios) # check that ratios sum up to 1 
[1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

我在茱莉亞嘗試：

x = rand(3, 4) 
x[1, 1] = 10 
x[2, 1] = 20 
x[3, 1] = 30 
rowsum = sum(x, 2) 
rowsum_mat = repmat(rowsum, 1, size(x, 2)) 
x = x ./ rowsum_mat

這工作，但非常笨拙。有沒有更優雅和有效的方式來做到這一點？

來源

2017-01-30 qed

除去R標記。掃描運算符不是特定於R的。 –

無需使用repmat - 默認情況下，Julia的所有. - 操作員都會執行"broadcasting"。這意味着它匹配兩個參數的尺寸，然後展開長度爲1（單體尺寸）的任何尺寸以匹配另一個數組。由於減少量保持了源數組的相同維度，所以它們可以直接用於任何點運算符。

在你的情況，你可以使用：

x ./ sum(x, 2)

因爲：

julia> x ./ rowsum_mat == x ./ rowsum 
true

來源

2017-01-31 00:59:12

掃描等效在朱

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