在Julia中如何高效将一维数组向量转换为二维矩阵？

你拥有一个由矩阵组成的一维向量，示例如下：

P_predefined = [[.3 .4 .2 .1], [.2 .3 .5 0.], [.1 0. .8 .1], [.4 0. 0. .6]]

希望将其转换为二维矩阵，尝试使用vcat函数（期望其表现类似Python中的vstack）但未成功：

vcat(algorithm.predefinedP)

执行后仍返回原向量类型：

[[0.3 0.4 0.2 0.1], [0.2 0.3 0.5 0.0], [0.1 0.0 0.8 0.1], [0.4 0.0 0.0 0.6]] #Vector{Matrix{Float64}}

正确实现方法 #

在Julia中，vcat仅传入单个容器时不会展开内部元素，要实现垂直堆叠效果，需要将向量内的矩阵作为独立参数传入，以下是两种可行方案：

方法1：使用splat运算符...展开元素 #

通过...将向量中的每个矩阵拆解为vcat的独立参数，实现垂直拼接：

vcat(P_predefined...)

方法2：使用reduce结合vcat #

通过reduce迭代拼接向量中的所有矩阵：

reduce(vcat, P_predefined)

两种方法最终都会得到目标二维矩阵：

4×4 Matrix{Float64}:
 0.3  0.4  0.2  0.1
 0.2  0.3  0.5  0.0
 0.1  0.0  0.8  0.1
 0.4  0.0  0.0  0.6

内容的提问来源于stack exchange，提问作者PokeLu