performance - Julia 类型不稳定 : Array of LinearInterpolations

Question

我正在尝试通过消除任何类型不稳定的来源来提高代码的性能。

例如，我有几个 Array{Any} 声明的实例，我知道它们通常会破坏性能。这是一个 LinearInterpolation 对象的二维数组的最小示例(与我的代码相比大大简化)，即

n,m=5,5
abstract_arr=Array{Any}(undef,n+1,m+1)
arr_x=LinRange(1,10,100)

for l in 1:n
    for alpha in 1:m
        abstract_arr[l,alpha]=LinearInterpolation(arr_x,alpha.*arr_x.^n)
    end
end

这样typeof(abstract_arr)给出Array{Any,2}。

如何初始化 abstract_arr 以避免在此处使用 Array{Any}？

对于条目是像 Dicts() 这样的结构的数组，我该如何执行此操作，其中 Dicts() 是 Fl​​oat64 的 2 元组的字典？

Answer 1

如果你进行理解，就会为你找出类型:

arr = [LinearInterpolation(arr_x, ;alpha.*arr_x.^n) for l in 1:n, alpha in 1:m]

isconcretetype(eltype(arr)) # true

当它可以预测类型和长度时，它会第一次生成正确的数组。当它不能时，它将根据需要加宽或延伸。因此，其中一些可能是 Vector{Int}，还有一些 Vector{Union{Nothing, Int}}:

[rand()>0.8 ? nothing : 0 for i in 1:3]
[rand()>0.8 ? nothing : 0 for i in 1:3]
[rand()>0.8 ? nothing : 0 for i in 1:10]