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multidimensional-array - 将 Array{T,N} 转换为 Array{Array{T,M},NM} 的优雅方式

问题描述

假设我开始：

x = collect(reshape(1:24, (3,4,2)))
3×4×2 Array{Int64,3}:
[:, :, 1] =
 1  4  7  10
 2  5  8  11
 3  6  9  12

[:, :, 2] =
 13  16  19  22
 14  17  20  23
 15  18  21  24

我想解决这个问题：

3×2 Array{Array{Int64,1},2}:
 [1, 4, 7, 10]  [13, 16, 19, 22]
 [2, 5, 8, 11]  [14, 17, 20, 23]
 [3, 6, 9, 12]  [15, 18, 21, 24]

这有点eachslice像，除了我需要遍历超过 1 个维度。到目前为止，我可以通过广播getindex和非常尴尬的轴重塑来为这个特定的数组完成此操作：

y = getindex.(Ref(x), axes(x,1), Ref(:),
                      reshape(axes(x,3), 1, length(axes(x,3)) )
              )

但是针对不同的阵列形状进行调整显然非常麻烦。主要的问题是必须重塑轴以进行广播，它不像getindex(x,:,1,:)假设轴正交的那样干净。

标签： multidimensional-arrayindexingjuliaarray-broadcasting

解决方案

除了已经讨论过的解决方案之外，还可以使用以下方法来实现mapslices：

julia> mapslices(a -> [a], x; dims=(2,))
3×1×2 Array{Vector{Int64}, 3}:
[:, :, 1] =
 [1, 4, 7, 10]
 [2, 5, 8, 11]
 [3, 6, 9, 12]

[:, :, 2] =
 [13, 16, 19, 22]
 [14, 17, 20, 23]
 [15, 18, 21, 24]

在这种情况下，结果是一个3x1x2数组，但我们可以轻松创建一个也删除单例维度的函数：

reslice(a, dims) = dropdims(mapslices(x -> [x], x; dims); dims)

julia> reslice(x, (2,))
3×2 Matrix{Vector{Int64}}:
 [1, 4, 7, 10]  [13, 16, 19, 22]
 [2, 5, 8, 11]  [14, 17, 20, 23]
 [3, 6, 9, 12]  [15, 18, 21, 24]

此解决方案不如 " getindex" 解决方案有效，但可以更好地捕捉意图。

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