为什么Matrix上的'sum'返回矩阵，而不是Vector？

如果我做为什么Matrix上的'sum'返回矩阵，而不是Vector？

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

返回类型是一个单列矩阵，而sum(mat, 2)给出了一列的矩阵。这令我感到惊讶，因为singleton维度通常是0.5，所以我期望这两种操作的返回类型都是Vector。为什么singleton维度不会在这里下降？

我可能认为这是为了保留方向（例如sum(mat, 1)是一个行向量），但行为在0.6上是一样的，它有明确的一维RowVectors，所以这看起来不是一个解释。

谢谢！

来源

2017-02-20 Michael K. Borregaard

是的，像sum这样的缩小保留了数组的维数。这是故意的，因为它可以将结果广播回原始数组。这意味着，你可以，例如，规范数组的列与./：

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

在二维情况下，可能能够通过RowVector s为单位进行处理，这种做法并没有推广到更高的层面。

也就是说，还有其他情况下，放置尺寸be similarly useful。这是一个open design question on the issue tracker。

来源

2017-02-20 19:59:22

不错，谢谢！我确实想过这个广播，但并不是说它不会推广到更高的尺寸。我看到了这个问题，所以，谢谢！这是因为我在矩阵的行和列总和上定义了函数，并且将输入参数定义为“Vector”似乎很自然，但这意味着我必须调用，例如， 'myfunc（vec（sum（mat，1）））'，看起来很笨拙。但让参数成为矩阵似乎可能会导致问题。不过，我想我可以用调度来解决这个问题。 –

通常不需要严格限制参数类型。除了'Vector'之外，你几乎可以肯定地使用'AbstractVector' - 它将包含视图和重构的矢量以及许多其他自定义矢量类型。在所有维度上甚至比“Any”更普遍。当然，传递一些无意义的东西可能会比你想象的要晚一些，但它可以让某个人传递一些[看起来像鸭子]的东西（https://en.wikipedia.org/wiki/Duck_typing#In_Julia）和它仍然会嘎嘎响。 –

谢谢，是的，我同意通常不需要限制函数参数（和重要的内部类型）中的类型，我喜欢这个原则！另外，我确实使用了AbstractVector（对不起）。但是，在这种情况下，行矩阵和列矩阵与Vector有不同的行为（例如，当传递给像'size'这样的函数时），如果我忽略了维度，它可能不会导致意外的错误？最后，我沿着'f（x :: AbstractMatrix）= f（vec（x））做了一些事情; F（X :: AbstractVector）...' –

为什么Matrix上的'sum'返回矩阵，而不是Vector？

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