Учитывая матрицу m = [10i+j for i=1:3, j=1:4], я могу перебирать ее строки, нарезая матрицу:
for i=1:size(m,1)
print(m[i,:])
end
Это единственная возможность? Это рекомендуемый способ?
А как насчет понимания? Разрезает единственную возможность итерации по строкам матрицы?
[ sum(m[i,:]) for i=1:size(m,1) ]
Решение, которое вы указали сами, а также mapslices, отлично работает. Но если "рекомендуется", что вы действительно имеете в виду, это "высокопроизводительный", тогда лучший ответ: не перебирайте строки.
Проблема заключается в том, что поскольку массивы хранятся в основном порядке столбцов, для чего-либо другого, кроме маленькой матрицы, вы получите плохое отношение кэш-памяти, если вы перемещаете массив в строчном порядке.
Как указано в отличном сообщении в блоге, если вы хотите суммировать по строкам, лучше всего сделать что-то вроде этого:
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
Мы перемещаем как m, так и msum в свой собственный порядок хранения, поэтому каждый раз, когда мы загружаем строку кеша, мы используем все значения, что дает коэффициент попадания в кэш 1. Вы можете наивно думать, что лучше пройти его в строчном порядке и накапливать результат в переменную tmp, но на любой современной машине промах кэша намного дороже, чем поиск msum[i].
Многие внутренние алгоритмы Julia, которые принимают параметр region, например sum(m, 2), обрабатывают это для вас.
Согласно моим опытам, явные итерации намного быстрее, чем понимание.
Итерация по столбцам также является хорошим советом.
Кроме того, вы можете использовать новые макросы @simd и @inbounds для дальнейшего ускорения.