爲什麼Matrix上的'sum'返回矩陣，而不是Vector？

如果我做爲什麼Matrix上的'sum'返回矩陣，而不是Vector？

mat = rand(8,8) 
sum(mat, 1)

返回類型是一個單列矩陣，而sum(mat, 2)給出了一列的矩陣。這令我感到驚訝，因爲singleton維度通常是0.5，所以我期望這兩種操作的返回類型都是Vector。爲什麼singleton維度不會在這裏下降？

我可能認爲這是爲了保留方向（例如sum(mat, 1)是一個行向量），但行爲在0.6上是一樣的，它有明確的一維RowVectors，所以這看起來不是一個解釋。

謝謝！

來源

2017-02-20 Michael K. Borregaard

是的，像sum這樣的縮小保留了數組的維數。這是故意的，因爲它可以將結果廣播回原始數組。這意味着，你可以，例如，規範數組的列與./：

julia> A = rand(1:100, 4, 3) 
4×3 Array{Int64,2}: 
94 50 32 
46 15 78 
34 29 41 
79 22 58 

julia> A ./ sum(A, 1) 
4×3 Array{Float64,2}: 
0.371542 0.431034 0.15311 
0.181818 0.12931 0.373206 
0.134387 0.25  0.196172 
0.312253 0.189655 0.277512

在二維情況下，可能能夠通過RowVector s爲單位進行處理，這種做法並沒有推廣到更高的層面。

也就是說，還有其他情況下，放置尺寸be similarly useful。這是一個open design question on the issue tracker。

來源

2017-02-20 19:59:22

不錯，謝謝！我確實想過這個廣播，但並不是說它不會推廣到更高的尺寸。我看到了這個問題，所以，謝謝！這是因爲我在矩陣的行和列總和上定義了函數，並且將輸入參數定義爲「Vector」似乎很自然，但這意味着我必須調用，例如， 'myfunc（vec（sum（mat，1）））'，看起來很笨拙。但讓參數成爲矩陣似乎可能會導致問題。不過，我想我可以用調度來解決這個問題。 –

通常不需要嚴格限制參數類型。除了'Vector'之外，你幾乎可以肯定地使用'AbstractVector' - 它將包含視圖和重構的矢量以及許多其他自定義矢量類型。在所有維度上甚至比「Any」更普遍。當然，傳遞一些無意義的東西可能會比你想象的要晚一些，但它可以讓某個人傳遞一些[看起來像鴨子]的東西（https://en.wikipedia.org/wiki/Duck_typing#In_Julia）和它仍然會嘎嘎響。 –

謝謝，是的，我同意通常不需要限制函數參數（和重要的內部類型）中的類型，我喜歡這個原則！另外，我確實使用了AbstractVector（對不起）。但是，在這種情況下，行矩陣和列矩陣與Vector有不同的行爲（例如，當傳遞給像'size'這樣的函數時），如果我忽略了維度，它可能不會導致意外的錯誤？最後，我沿着'f（x :: AbstractMatrix）= f（vec（x））做了一些事情; F（X :: AbstractVector）...' –

爲什麼Matrix上的'sum'返回矩陣，而不是Vector？

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