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我正在使用 DMatrix
结构来分配动态大小的矩阵,我在其中使用 L2 范数通过归一化列向量重复覆盖每一列。
// a is some DMatrix of arbitrary size
let col_0 = a.column(0);
let norm_of_col_0 = col_0.normalize();
而不是遍历当前列中的每个单元格:
let row = a.shape().0;
let col = a.shape().1;
for col in 0..ncols {
let norm_of_col = a.column(col).normalize();
for row in 0..nrows {
*a.index_mut((row, col)) = norm_of_col()[row];
}
}
我想直接用标准化版本覆盖该列。代码在语义上应该是这样的:
*a.index_mut((_, col)) = norm_of_col();
(_, col)
表示我选择了 col
列,_
表示整行。
更一般地说,有没有办法用相同大小和数据类型的新行或列覆盖行或列?insert_columns
等方法仅向现有矩阵添加列。
如果是这样,这样做在计算上会更快,还是我应该只编写一个辅助方法来遍历每个单元格以更新矩阵?
最佳答案
你可以用 nalgebra
0.18.0 这样做:
use nalgebra::DMatrix;
fn main() {
let mut m = DMatrix::from_vec(2, 3, (0 .. 6).map(|n| n as f64).collect());
dbg!(&m);
for mut col in m.column_iter_mut() {
let normalized = col.normalize();
col.copy_from(&normalized);
}
dbg!(&m);
}
与您的代码相比,我没有衡量此代码的性能。
请注意,copy_from
遍历项目而不在每一步检查边界,而是在循环之前只检查一次。我还没有检查优化器是否可以在您的代码中执行等效转换。这个简单的基准测试为我机器上这个答案的解决方案提供了优势(不确定它的代表性如何;通常的基准免责声明适用):
use criterion::{black_box, criterion_group, criterion_main, Benchmark, Criterion};
use nalgebra::DMatrix;
fn normalize_lib(m: &mut DMatrix<f64>) {
for mut col in m.column_iter_mut() {
let normalized = col.normalize();
col.copy_from(&normalized);
}
}
fn normalize_hand_rolled(a: &mut DMatrix<f64>) {
let nrows = a.shape().0;
let ncols = a.shape().1;
for col in 0..ncols {
let norm_of_col = a.column(col).normalize();
for row in 0..nrows {
*a.index_mut((row, col)) = norm_of_col[row];
}
}
}
fn benchmark(c: &mut Criterion) {
let mut m0 = DMatrix::new_random(100, 100);
let mut m1 = m0.clone();
let bench = Benchmark::new("lib", move |b| b.iter(|| normalize_lib(black_box(&mut m0))))
.with_function("hand_rolled", move |b| {
b.iter(|| normalize_hand_rolled(black_box(&mut m1)))
});
c.bench("normalize", bench);
}
criterion_group!(benches, benchmark);
criterion_main!(benches);
normalize/lib time: [26.102 us 26.245 us 26.443 us]
normalize/hand_rolled time: [37.013 us 37.057 us 37.106 us]
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