如何仅使用矩阵运算创建这个精确的 5x5 矩阵？答案

【问题标题】：How can i create this exact 5x5 matrix using only matrix operations?如何仅使用矩阵运算创建这个精确的 5x5 矩阵？
【发布时间】：2022-01-14 12:31:21
【问题描述】：

我得到了这个矩阵，我必须使用专门的矩阵运算来创建它。

这就是我所做的，但我不确定这是否真的被视为矩阵运算以创建我的 MATNew

mat1 <- matrix(c(0:4), nrow=1, ncol=5) ; print(mat1)
mat2 <- matrix(c(1:5), nrow=1, ncol=5) ; print(mat2)
mat3 <- matrix(c(2:6), nrow=1, ncol=5) ; print(mat3)
mat4 <- matrix(c(3:7), nrow=1, ncol=5) ; print(mat4)
mat5 <- matrix(c(4:8), nrow=1, ncol=5) ; print(mat5)

MATNew <- matrix(cbind(mat1,mat2,mat3,mat4,mat5), 5, 5) ; print(MATNew)

【问题讨论】：

标签： r matrix

【解决方案1】：

踢球基准：

microbenchmark::microbenchmark(
  outer = outer(0:4, 0:4, `+`),
  rowcol = {m <- matrix(NA, 5, 5); row(m) + col(m)-2},
  matrix1 = matrix(rep(0:8,5), 5)[,1:9%%2==1],
  matrix2 = matrix(rep(0:8,5), 5)[,c(TRUE, FALSE)],
  matrix3 = matrix(rep(0:4, each = 5) + 0:4, 5),
  sequence = matrix(sequence(rep(5, 5), 0:4), 5), times = 1e5)
#> Unit: microseconds
#>      expr   min    lq     mean median    uq      max neval
#>     outer 5.100 6.200 8.706730  6.501 7.202 6628.401 1e+05
#>    rowcol 2.900 3.801 5.097179  4.002 4.402 4985.501 1e+05
#>   matrix1 2.900 3.701 5.159770  4.000 4.400 3621.901 1e+05
#>   matrix2 2.400 3.002 4.063637  3.201 3.601 2395.001 1e+05
#>   matrix3 2.000 2.600 3.535451  2.701 3.001 2517.101 1e+05
#>  sequence 3.701 4.601 6.179183  4.901 5.401 3303.102 1e+05

【讨论】：

【解决方案2】：

试试这个？

> embed(0:8, 5)[, 5:1]
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]    0    1    2    3    4
[2,]    1    2    3    4    5
[3,]    2    3    4    5    6
[4,]    3    4    5    6    7
[5,]    4    5    6    7    8

【讨论】：

【解决方案3】：

matrix-only 解决方案

matrix( rep(0:8,5), 5 )[,1:9%%2==1]
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]    0    1    2    3    4
[2,]    1    2    3    4    5
[3,]    2    3    4    5    6
[4,]    3    4    5    6    7
[5,]    4    5    6    7    8

【讨论】：

【解决方案4】：

您可以使用row() 和col() 函数（如果这是家庭作业，请务必引用您的来源...）

m <- matrix(NA, 5, 5)
row(m) + col(m)-2

【讨论】：

【解决方案5】：

outer(0:4, 0:4, `+`)
#      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
# [1,]    0    1    2    3    4
# [2,]    1    2    3    4    5
# [3,]    2    3    4    5    6
# [4,]    3    4    5    6    7
# [5,]    4    5    6    7    8

【讨论】：