我正在尝试在Julia中实现Matlab的Find函数。在Matlab中,代码是
find(A==0)
其中A是一个非常非常大的n×m矩阵,我在大约500步的序列中迭代和更新了上面的矩阵。在Julia中,我通过
[findall(x->x==0, D_tot)[j][2] for j in 1:count(x->x==0,D_tot)]
这似乎工作得很好,除了随着我的迭代进展非常缓慢。例如,第一步,@ time产生
0.000432 seconds (33 allocations: 3.141 KiB)
步骤25:
0.546958 seconds (40.37 k allocations: 389.997 MiB, 7.40% gc time)
步骤65:
1.765892 seconds (86.73 k allocations: 1.516 GiB, 9.63% gc time)
在每个步骤中,A保持相同的大小,但变得更加复杂,Julia似乎很难找到零。有没有比我上面做的更好的方法来实现Matlab的“查找”功能?
仔细阅读Matlab文档,我知道你想找到
“一个包含数组X中每个非零元素的线性索引的向量”
非零表示在Matlab表达式中为真值 A==0
在这种情况下,可以通过以下方式实现
findall(==(0),vec(D_tot))
还有一个小的基准:
D_tot=rand(0:100,1000,1000)
using BenchmarkTools
跑步:
julia> @btime findall(==(0), vec($D_tot));
615.100 μs (17 allocations: 256.80 KiB)
julia> @btime findall(iszero, vec($D_tot));
665.799 μs (17 allocations: 256.80 KiB)
那个时机很奇怪。这是怎么回事
iszero
?你试过几次了吗?是的几次,这确实很奇怪。我运行时
@code_native
,汇编代码之间有微小的差异(即使汇编指令的数量也相差3)-因此,这似乎不是随机的。