R - 为矩阵的每一行/列应用具有不同参数值的函数答案

【问题标题】：R - Apply function with different argument value for each row/column of a matrixR - 为矩阵的每一行/列应用具有不同参数值的函数
【发布时间】：2015-01-04 11:26:05
【问题描述】：

我正在尝试将函数应用于矩阵的每一行或每一列，但我需要为每一行传递不同的参数值。

我以为我熟悉 lapply、mapply 等……但可能还不够。

举个简单的例子：

> a<-matrix(1:100,ncol=10);
> a
      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
 [1,]    1   11   21   31   41   51   61   71   81    91
 [2,]    2   12   22   32   42   52   62   72   82    92
 [3,]    3   13   23   33   43   53   63   73   83    93
 [4,]    4   14   24   34   44   54   64   74   84    94
 [5,]    5   15   25   35   45   55   65   75   85    95
 [6,]    6   16   26   36   46   56   66   76   86    96
 [7,]    7   17   27   37   47   57   67   77   87    97
 [8,]    8   18   28   38   48   58   68   78   88    98
 [9,]    9   19   29   39   49   59   69   79   89    99
[10,]   10   20   30   40   50   60   70   80   90   100

假设我想对每一行应用一个函数，我会这样做：

apply(a, 1, myFunction);

但是我的函数需要一个参数，所以：

apply(a, 1, myFunction, myArgument);

但是，如果我希望我的论点对每一行采用不同的值，我就找不到正确的方法。如果我定义一个具有多个值的“myArgument”，整个向量显然会被传递给“myFunction”的每个调用。

我认为我需要一种介于 apply 和多变量 mapply 之间的混合体。有意义吗？

实现我的目标的一种“肮脏”方法是按行（或列）拆分矩阵，在结果列表上使用 mapply 并将结果合并回矩阵：

do.call(rbind, Map(myFunction, split(a,row(a)), as.list(myArgument)));

我查看了扫描、聚合和所有 *apply 变体，但我找不到满足我需要的完美匹配。我错过了吗？

感谢您的帮助。

【问题讨论】：

标签： r apply mapply

【解决方案1】：

您可以使用sweep 来执行此操作。

a <- matrix(rnorm(100),10)
rmeans <- rowMeans(a)
a_new <- sweep(a,1,rmeans,`-`)
rowMeans(a_new)

【讨论】：

看起来我尝试的时候并没有很清醒。你建议再看看它让我很开心。谢谢，对“幼稚”的问题感到抱歉。我希望这可以在以后对其他人有所帮助。
经过进一步测试，我记得为什么扫描没有成功。实际上，与 'apply' 不同，函数 'sweep' 只会调用函数 FUN 一次，将原始矩阵和一个由参数 'STAT' 和 'MARGIN' 构建的值的矩阵传递给它。它假设函数 FUN 将对矩阵执行逐个单元格的操作。我想要实现的是为原始矩阵的每一行（或每一列）调用“myFunction”。为了清楚起见，一个合适的例子包括在每一行上应用一个不同大小的平滑窗口。

【解决方案2】：

我认为没有什么好的答案，但是您可以通过使用 mapply 在某种程度上简化您的解决方案，它会为您处理“rbind”部分，假设您的函数总是返回相同大小的向量（另外，@ 987654322@ 真的只是mapply):

a <- matrix(1:80,ncol=8)
myFun <- function(x, y) (x - mean(x)) * y
myArg <- 1:nrow(a)

t(mapply(myFun, split(a, row(a)), myArg))

【讨论】：

【解决方案3】：

我知道这个话题很老，但我遇到了同样的问题，我用这种方式解决了：

# Original matrix
a <- matrix(runif(n=100), ncol=5)
# Different value for each row
v <- runif(n=nrow(a))
# Result matrix -> Add a column with the row number
o <- cbind(1:nrow(a), a)
fun <- function(x, v) {
  idx <- 2:length(x)
  i <- x[1]
  r <- x[idx] / v[i]
  return(r)
}
o <- t(apply(o, 1, fun, v=v)

通过在原始矩阵的左侧添加行号的列，可以从数据矩阵的第一列接收参数向量中所需值的索引。

【讨论】：