如何让Julia中数组的view返回无单维度的低秩向量/子数组？

我尝试从N维数组中获取切片/子数组，这些切片本质是已知长度的向量，通用情况下是秩M<N的数组（维度已知）。我希望将这些切片作为参数传入接受秩M的Array或Vec的函数，而非带大量单维度的Array（即Vec而非尺寸为(n,1,1,...)的Array{N}）。例如，我希望view(A,indx...)返回秩1、尺寸为(n,)的引用（如SubArray），而非秩M且尺寸为(n,1,1,...)的对象。我理解view为了类型稳定会保留原数组类型，但我不想修改函数以适配带单维度的参数，同时也不想通过定义新数组并使用setindex!的方式（这几乎肯定更慢）。

1. 使用selectdim直接生成低秩视图 #

selectdim是Julia内置函数，专门用于提取数组指定维度的切片，并且会自动移除单维度，返回对应秩的SubArray（无需复制数据）。

示例：

• 从3维数组中提取第2维度的第3个切片，得到2维SubArray：

A = rand(3, 4, 5)
slice = selectdim(A, 2, 3)  # 返回尺寸为(3,5)的SubArray，而非(3,1,5)

• 链式调用提取多维度切片，得到1维SubArray：

slice = selectdim(selectdim(A, 3, 4), 2, 3)  # 返回尺寸为(3,)的SubArray

2. 结合@view与dropdims移除单维度 #

dropdims可以移除数组中尺寸为1的维度，配合@view可以生成视图而非复制数组。既可以手动指定要移除的维度，也能自动查找所有单维度：

示例：

A = rand(3, 4, 5)
# 手动指定要移除的维度
slice = @view dropdims(A[:, 3, 4], dims=(2, 3))  # 返回尺寸为(3,)的SubArray

# 自动查找所有单维度并移除
v = view(A, :, 3, 4)
slice = @view dropdims(v, dims=findall(d -> size(v, d) == 1, 1:ndims(v)))

3. 自定义工具函数简化调用 #

如果需要频繁处理这类切片，可以写一个自定义函数，自动处理索引并生成低秩视图：

function sliceview(A, inds...)
    # 生成原始视图
    v = view(A, inds...)
    # 找出所有尺寸为1的维度
    single_dims = findall(d -> size(v, d) == 1, 1:ndims(v))
    # 返回移除单维度后的视图
    isempty(single_dims) ? v : @view dropdims(v, dims=single_dims)
end

调用示例：

slice = sliceview(A, :, 3, 4)  # 直接返回尺寸为(3,)的SubArray

注意事项 #

• 类型稳定性：如果目标函数要求固定秩的输入，优先使用selectdim，它的返回秩可静态推断（N减去指定的维度数量）；自动查找单维度的方式可能带来类型不稳定，更适合动态场景。
• 性能：上述方法均基于视图（SubArray），不会复制原数组数据，性能与view相当。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者TheWhitestOfFangs