julia - 在Julia中删除单例尺寸

Question

只是玩转Julia(1.0)，我需要在Python/numpy/matlab中大量使用的一件事是squeeze函数来降低单例尺寸。

我发现在Julia中执行此操作的一种方法是:

a = rand(3, 3, 1);
a = dropdims(a, dims = tuple(findall(size(a) .== 1)...))

第二行看起来有点麻烦，并且不容易立即阅读和解析(这也可能是我从其他语言带来的偏见)。但是，我想知道这是否是在Julia中执行此操作的规范方法吗？

Answer 1

这个问题的实际答案使我感到惊讶。您的要求可以改写为:

why doesn't dropdims(a) remove all singleton dimensions?

我将在这里从relevant issue引用蒂姆·霍利(Tim Holy):

it's not possible to have squeeze(A) return a type that the compiler can infer---the sizes of the input matrix are a runtime variable, so there's no way for the compiler to know how many dimensions the output will have. So it can't possibly give you the type stability you seek.

除了类型稳定性以外，您所编写的内容还具有其他一些令人惊讶的含义。例如，请注意:

julia> f(a) = dropdims(a, dims = tuple(findall(size(a) .== 1)...))
f (generic function with 1 method)

julia> f(rand(1,1,1))
0-dimensional Array{Float64,0}:
0.9939103383167442

总之，在Base中包含这样的方法，Julia会鼓励用户使用它，从而导致潜在的类型不稳定的代码，在某些情况下，它不会很快(某些核心开发人员正在竭力避免这样做)。在像Python这样的语言中，没有强制严格的类型稳定性，因此您会找到此类功能。

当然，没有什么可以阻止您定义自己的方法。而且我认为您不会找到一种更简单的编写方法。例如，未实现的Base命题是以下方法:

function squeeze(A::AbstractArray)
    singleton_dims = tuple((d for d in 1:ndims(A) if size(A, d) == 1)...)
    return squeeze(A, singleton_dims)
end

请注意使用它的潜在含义。