使用“应用”将函数应用于参数是特定于列的矩阵答案

【问题标题】：Using "apply" to apply a function to a matrix where parameters are column-specific使用“应用”将函数应用于参数是特定于列的矩阵
【发布时间】：2015-07-27 17:07:21
【问题描述】：

我试图通过使用apply 将用户定义的函数应用于矩阵来避免使用循环。我遇到的问题是我的函数使用了其他参数，并且它们对于矩阵的每一列都不同。下面是一个玩具示例。

假设我有以下功能：

foo <- function(x, a, b, c) return( (a*x + b)^c )

我想将其应用于矩阵bar，每列使用a、b 和c 的不同值。

bar <- matrix(1:15, ncol = 3)
a <- 4:6
b <- 3:1
c <- 1:3

在这种情况下，对于bar 的第一列，然后是a=4、b=3 和c=1。我试过了，

apply(bar, 2, foo, a=a, b=b, c=c)

但这显然是不正确的，因为每一列都会依次使用所有参数，然后再返回到第一个参数。有什么建议吗？

【问题讨论】：

标签： r apply

【解决方案1】：

我猜你可以只转置矩阵并使用矢量化：

t(foo(t(bar),a,b,c))

这应该适用于每个矢量化foo。

【讨论】：

【解决方案2】：

我完全不明白你为什么要为函数烦恼：

> a <- matrix(4:6,nrow = 5,ncol = 3,byrow = TRUE)
> b <- matrix(3:1,nrow = 5,ncol = 3,byrow = TRUE)
> c <- matrix(1:3,nrow = 5,ncol = 3,byrow = TRUE)
> (a*bar + b)^c
     [,1] [,2]   [,3]
[1,]    7 1024 300763
[2,]   11 1369 389017
[3,]   15 1764 493039
[4,]   19 2209 614125
[5,]   23 2704 753571

【讨论】：

@akrun 啊，我错过了你的答案。
没关系。反正我也猜不到
@akrun 我实际上认为您对col 的使用要好得多。
我认为rep 可能比回收和col 快一点
@joran 我上面给出的代码只是一个玩具示例。真正的问题是使用了一个由其他人在 R 包中定义的更复杂的函数——特别是 ReacTran 包中的 tran.1D。

【解决方案3】：

您可以使用sweep；通常这是为了从每一列中减去平均值，但您可以传入一个索引来获得跨 a、b 和 c 的并行索引：

> sweep(bar, 2, seq_along(a), function(x,i) foo(x, a[i], b[i], c[i]), FALSE)
     [,1] [,2]   [,3]
[1,]    7 1024 300763
[2,]   11 1369 389017
[3,]   15 1764 493039
[4,]   19 2209 614125
[5,]   23 2704 753571

【讨论】：

另见stackoverflow.com/questions/3444889/…

【解决方案4】：

我们可以通过'column' (col(bar)) split 'bar' 和mapply 我们可以将'foo' 应用到对应的'a'、'b'、'c' 值到每一列“酒吧”的

mapply(foo, split(bar, col(bar)), a, b, c)

或者不使用apply

ind <- col(bar)
(a[ind]*bar +b[ind])^c[ind]

【讨论】：

你也可以用split代替as.data.frame。
@nicola 是的，我想把它保存在matrix
我已经对第一个投了赞成票，现在希望能够为异常优雅的编辑添加投票。

【解决方案5】：

您可以将参数放入向量中：

newbar <- rbind(a,b,c,bar)
newfoo <- function(z){x <- z[-(1:3)]; (z[1]*x+z[2])^z[3]}
apply(newbar,2,newfoo)

给了

[,1] [,2]   [,3]
    7 1024 300763
   11 1369 389017
   15 1764 493039
   19 2209 614125
   23 2704 753571

【讨论】：