在行上迭代矩陣的推薦方式是什麼？

Question

給定矩陣m = [10i+j for i=1:3, j=1:4]，我可以通過它的行迭代通過分割矩陣：

for i=1:size(m,1) 
    print(m[i,:]) 
end 

這是唯一的可能？這是推薦的方式嗎？

而理解呢？切片是迭代矩陣行的唯一可能性嗎？

[ sum(m[i,:]) for i=1:size(m,1) ] 

Answer 1

您自己列出的解決方案以及mapslices都可以正常工作。但如果通過「推薦」你真正的意思是「高性能」，那麼最好的答案是：不要遍歷行。

問題是，由於數組按主列次序存儲，對於小矩陣以外的任何其他數據，如果按行優先順序遍歷數組，則最終會出現差cache hit ratio。

作爲一個excellent blog post指出，如果你想總結了行，你最好的辦法是做這樣的事情：

msum = zeros(eltype(m), size(m, 1)) 
for j = 1:size(m,2) 
    for i = 1:size(m,1) 
     msum[i] += m[i,j] 
    end 
end 

我們遍歷他們的原生存儲順序都m和msum，所以每個我們使用所有的值加載一個緩存行，產生緩存命中率爲1.你可能會天真地認爲最好按行優先順序遍歷它，並將結果累加到tmp變量，但在任何現代機器上緩存小姐比msum[i]查找貴得多。

許多Julia的內部算法需要region參數，如sum(m, 2)，爲您處理。

Answer 2

根據我的經驗，明確的迭代比理解要快得多。

並迭代列也是一個很好的建議。

此外，您可以使用新的宏@simd和@inbounds來進一步加速它。