Julia对矩阵进行预先赋值
我们知道，对于MATLAB和JULIA 而言，预先赋值可以获得更快的运算速度，特别是MATLAB. 由于JULIA 经常用循还解决相关问题，预先赋值使用的频率相比MATLAB而言大大减小。不过，还是有一些地方，可能用到的，尽量不要使用CAT 操作，效率低下，速度慢得很。这个原则，还仅是对于MATLAB 还是JULIA,基本上都管用。
和MATLAB不同，MATLAB往往是使用zeros(n,m)的方法对数值进行赋值，但不等对混合类型（有字符串和数值混在一起的）进行赋值。
一、Julia的赋值：是对Array进行相应的操作而完成。
julia> a =Array(String,1,7)
1x7 Array{String,2}:
#undef #undef #undef #undef #undef #undef #undef
julia> b =Array(Float64,1,7)
1x7 Array{Float64,2}:
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
julia> c=Array(Int64,1,7)
1x7 Array{Int64,2}:
0 0 0 0 0 0 0
julia> h =Array(kbarData,10000) ; # 自定义类型kbarData的赋值,特别补充
有时，自定义类型还是很常见，对这个赋值有相当大的意义！
julia> e=Array(Any,3,7)
3x7 Array{Any,2}:
#undef #undef #undef #undef #undef #undef #undef
#undef #undef #undef #undef #undef #undef #undef
#undef #undef #undef #undef #undef #undef #undef
julia> f=Array(Int64,3,7)
3x7 Array{Int64,2}:
0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0
julia> g=Array(String,3,7)
3x7 Array{String,2}:
#undef #undef #undef #undef #undef #undef #undef
#undef #undef #undef #undef #undef #undef #undef
#undef #undef #undef #undef #undef #undef #undef
julia> c=Array(String,3,7)
3x7 Array{String,2}:
#undef #undef #undef #undef #undef #undef #undef
#undef #undef #undef #undef #undef #undef #undef
#undef #undef #undef #undef #undef #undef #undef
注意：一维Array，就是一个Vector!
julia> g=Array{String,1}
Array{String,1}
julia> g=Array(String,1)
1-element Array{String,1}:
#undef
julia> g=Array(String,7)
7-element Array{String,1}:
#undef
#undef
#undef
#undef
#undef
#undef
#undef
总之，能赋值的就预先赋值，这样可能比push!大大提高效率。
二、 尽可能替代CAT函数
julia> table =["2014-9-17 15:19" 3260.0 700 3360.0 800 3620.0 12;"2014-9-18 15:
19" 3260.0 700 3360.0 800 3620.0 12]
2x7 Array{Any,2}:
"2014-9-17 15:19" 3260.0 700 3360.0 800 3620.0 12
"2014-9-18 15:19" 3260.0 700 3360.0 800 3620.0 12
julia> tab =["2014-9-19 15:19" 3260.0 700 3360.0 800 3620.0 12]
1x7 Array{Any,2}:
"2014-9-17 15:19" 3260.0 700 3360.0 800 3620.0 12
julia> b=vcat(table,tab)
3x7 Array{Any,2}:
"2014-9-17 15:19" 3260.0 700 3360.0 800 3620.0 12
"2014-9-18 15:19" 3260.0 700 3360.0 800 3620.0 12
"2014-9-19 15:19" 3260.0 700 3360.0 800 3620.0 12
julia> @time newtable =vcat(table,table,table);
elapsed time: 0.102088118 seconds (1039984 bytes allocated)
仅管vcat效率比较低,，因为象matlab或julia的矩阵值存储，事实上是按列来排位的，如果是vcat相当于需要精准地insert N个位置。
但是hcat效率还是很高的，因为，hcat操作相当于append在其中一块（比如，最后，最前，或某一列后），在查找定位时，至少开销少了多好，因此hcat要快。
因此，我们尽量避开cat操作。
我个人建议，在这里，可以使用循还，加快运算速度，当然，从功能上看，用cat操作简单省事，但代价是时间。