将 Array{T,N} 转换为 Array{Array{T,M},N-M} 的优雅方式

Elegant way to turn a Array{T,N} to a Array{Array{T,M},N-M}

假设我开始于:

x = collect(reshape(1:24, (3,4,2)))
3×4×2 Array{Int64,3}:
[:, :, 1] =
 1  4  7  10
 2  5  8  11
 3  6  9  12

[:, :, 2] =
 13  16  19  22
 14  17  20  23
 15  18  21  24

我想讲这个:

3×2 Array{Array{Int64,1},2}:
 [1, 4, 7, 10]  [13, 16, 19, 22]
 [2, 5, 8, 11]  [14, 17, 20, 23]
 [3, 6, 9, 12]  [15, 18, 21, 24]

这有点像 eachslice 所做的,除了我需要遍历不止一个维度。到目前为止,我可以通过广播 getindex 和非常笨拙的轴重塑来为这个特定的数组完成此操作:

y = getindex.(Ref(x), axes(x,1), Ref(:),
                      reshape(axes(x,3), 1, length(axes(x,3)) )
              )

但是针对不同的阵形进行调整显然是非常麻烦的。主要的挂断是必须重塑轴的形状以进行广播,它不像 getindex(x,:,1,:) 那样干净,其中轴被假定为正交。

除了已经讨论过的解决方案之外,还可以使用 mapslices:

来实现
julia> mapslices(a -> [a], x; dims=(2,))
3×1×2 Array{Vector{Int64}, 3}:
[:, :, 1] =
 [1, 4, 7, 10]
 [2, 5, 8, 11]
 [3, 6, 9, 12]

[:, :, 2] =
 [13, 16, 19, 22]
 [14, 17, 20, 23]
 [15, 18, 21, 24]

在这种情况下,结果是一个 3x1x2 数组,但我们可以轻松创建一个函数,它也删除单例维度:

reslice(a, dims) = dropdims(mapslices(x -> [x], x; dims); dims)
julia> reslice(x, (2,))
3×2 Matrix{Vector{Int64}}:
 [1, 4, 7, 10]  [13, 16, 19, 22]
 [2, 5, 8, 11]  [14, 17, 20, 23]
 [3, 6, 9, 12]  [15, 18, 21, 24]

此解决方案不如“getindex”解决方案有效,但可能更能抓住意图。