类型效率:数组{ Int64，1}与LinearAlgebra.Adjoint{ Int64，Array{Int64，1}}

Question

为清晰而编辑！

在Julia中有几种构建/生成数组的方法。

对于列向量，我一直使用单引号或撇号方法，因为它比[]中的多个逗号更快：

julia> a = [1 2 3 4]'
4×1 LinearAlgebra.Adjoint{Int64,Array{Int64,2}}:
 1
 2
 3
 4

这产生了我认为更复杂的数据类型："LinearAlgebra.Adjoint{Int64，Array{Int64 64，1}“

与逗号分隔的元素相比：

julia> a = [1,2,3,4]
4-element Array{Int64,1}:
 1
 2
 3
 4

它生成数组{ type 64，1}类型。

问题：

LinearAlgebra.Adjoint{.}类型在计算上是否比基数组更昂贵？我应该避免在一般意义上生成这个数组吗？(即外部建模线性代数)

在较小的范围内，可能有一个小的差别并不重要，但是，我计划最终在大型数据集上预先形成操作。为了这些目的，我是否应该尝试以数组{I 64，1}类型的形式生成它们？

原创

我一直在学习朱莉娅和我希望尽早养成良好的习惯，注重计算效率。我一直在处理数组，并且在结束时使用单引号来转换成列向量。根据我对类型系统的理解，这不仅仅是一个比逗号组织更快的版本。在一般情况下，使用逗号在计算上更昂贵还是在语义上是不可取的？似乎用较小的数据集并不重要，但更大的数据集又如何呢？(例如10k计算)

Deleted original code example to avoid confusion.

Answer 1

下面是一个性能示例：

julia> a = rand(10^6);

julia> b = rand(1, 10^6)';

julia> typeof(a)
Array{Float64,1}

julia> typeof(b)
Adjoint{Float64,Array{Float64,2}}

julia> @btime sum($a)
  270.137 μs (0 allocations: 0 bytes)
500428.44363296847

julia> @btime sum($b)
  1.710 ms (0 allocations: 0 bytes)
500254.2267732659

正如您所看到的，Vector上和的性能要比Adjoint上的和好得多(实际上，我对两者之间的差异有多大感到惊讶)。

但对我来说，使用Vector的更大原因是，使用复杂而复杂的Adjoint类型似乎很奇怪和不自然。另外，一些代码不接受Adjoint的风险也要大得多，然后您就为自己制造了额外的麻烦。

但是，说真的，为什么要使用Adjoint呢？只是为了避免用逗号写吗？你要输入这些向量多长时间？如果向量输入对您来说是一个很大的麻烦，您可以考虑编写[1 2 3 4][:]，它将返回一个Vector。它也会触发额外的分配和复制，看起来很奇怪，但是如果这对你来说是一件大事，也许它是值得的。

我的建议是:输入逗号。