将列均值和行均值添加到 r 中的矩阵答案

【问题标题】：Add column means and row means to a matrix in r将列均值和行均值添加到 r 中的矩阵
【发布时间】：2016-09-26 10:40:39
【问题描述】：

我有一个新手问题：

  Example of a dataset: 
  dat = matrix(1:6,3,2) #create a dataset
 #     [,1] [,2]
#[1,]    1    4
#[2,]    2    5
#[3,]    3    6

  rmean = rowMeans(dat)  # calculate the row means of dat
 #[1] 2.5 3.5 4.5
  cmean = colMeans(dat)  # calculate the colum means of dat
 #[1] 2 5

我想要一个如下的矩阵：

      [,1] [,2]
[1,]   5.5  11.5
[2,]   7.5  13.5
[3,]   9.5  15.5

第一行计算如下：

  1+rowmeans(2.5) + colmeans(2) = 5.5
  4+rowmeans(2.5) + colmeans(5) = 11.5

这是我尝试过的：

  newdat = matrix(NA, 3,2)
  for (row in 1:nrow(dat))
    for (col in 1:ncol(dat)) {
    rmean = rowMeans(dat)
    cmean = colMeans(dat)
    newdat[row,col] = dat[row,] + rmean[row] + cmean[col]
  }

任何帮助将不胜感激，请更正我的 for 循环。

【问题讨论】：

我看这里没有减法，尽管有标题
另一个相当愚蠢的选择：dat + ave(dat, col(dat)) + ave(dat, row(dat))

标签： r for-loop matrix

【解决方案1】：

这可以简单地利用+ 逐个元素地对矩阵进行操作这一事实来完成，而无需使用for 循环或sweep。依靠回收来用列和行手段填充矩阵。

dat + matrix(rowMeans(dat),3,2) + matrix(colMeans(dat),3,2, byrow = T) 
##     [,1] [,2]
##[1,]  5.5 11.5
##[2,]  7.5 13.5
##[3,]  9.5 15.5

【讨论】：

【解决方案2】：

R中有很多处理矩阵的函数；这通常只是找到你想要的那个的问题。在这种情况下，sweep 就是你想要的：

sweep(sweep(dat, 1, rowMeans(dat), `+`), 2, colMeans(dat), `+`)
#      [,1] [,2]
# [1,]  5.5 11.5
# [2,]  7.5 13.5
# [3,]  9.5 15.5

第二个参数是边距，如apply，其中1为行，2为列；
第三个是跨行/列操作的向量；和
第四个是对它们执行的操作。您需要在 + 周围加上反引号才能将其作为名称传递。

弄清楚如何安排这些功能可能会很痛苦，但一旦你这样做了，它们就会非常有用。遗憾的是，一些更复杂的帮助页面很难理解，但here's some useful reading 解释得更好。

或者，您可以发挥一些创意并利用矢量回收：

t(t(dat + rowMeans(dat)) + colMeans(dat))
#      [,1] [,2]
# [1,]  5.5 11.5
# [2,]  7.5 13.5
# [3,]  9.5 15.5

【讨论】：

对于“滥用回收”的方式，我会做dat + rowMeans(dat) + colMeans(dat)[col(dat)]
@alistaire 谢谢，但如果我必须使用循环（我知道在 R 中不建议这样做），我将如何改进我的 for 循环？我做错了什么你能解决吗？这纯粹是为了我自己的理解。谢谢
首先，除非绝对必要，否则不要使用循环。也就是说，您缺少一些大括号，并且在分配时需要将dat 子集为row 和col。此外，您应该在循环之外计算行和列的平均值，因此您不会重复计算相同的东西。总而言之：rmean <- rowMeans(dat) ; cmean <- colMeans(dat) ; newdat <- matrix(NA, 3,2) ; for (row in 1:nrow(dat)){ for (col in 1:ncol(dat)) { newdat[row, col] = dat[row, col] + rmean[row] + cmean[col] }}

【解决方案3】：

不需要循环。 R 的优点是使用矩阵/向量运算来完成您想要实现的目标。

dat = matrix(1:6,3,2) #create a dataset

rmean = rowMeans(dat)
cmean = colMeans(dat)

newdat = dat + rmean 

newdat = t(apply(newdat, 1, function(x) x + cmean))

【讨论】：

谢谢，但如果我必须使用循环（我知道在 R 中不建议这样做），我将如何改进我的 for 循环？我做错了什么。

【解决方案4】：

我们可以使用row 和col 函数进行复制

dat+rowMeans(dat)[row(dat)] + colMeans(dat)[col(dat)]
#     [,1] [,2]
#[1,]  5.5 11.5
#[2,]  7.5 13.5
#[3,]  9.5 15.5

【讨论】：