迭代地从两个矩阵中选择行并在 R 中执行函数

Question

所以我在 R 中有一个相当复杂（至少对我而言）的问题。

我想计算两对分布之间的距离，将近 10k 对。

我有一个来自包philentropy 的distance 函数，它接受两个向量x y 并计算它们之间的距离，例如：

d <- distance(x, y, method="desired_method")

另一种选择是创建一个矩阵，每行代表一个分布，以便该函数将计算矩阵中所有分布之间的所有成对距离：

d <- distance(x, method="desired_method")

我有两个相关矩阵 a 和 b，每个矩阵有近 10k 行，对应于 10k 相关分布。两个矩阵的行数相同，我的目标是将矩阵的第一行a 与矩阵的第一行b 进行对比，将第二行a 与第二行b 进行对比，以此类推。

我可以选择每个所需的行并执行第一个 distance 用法，或者我可以将两个矩阵与 rbind 合并并使用第二个 distance 用法执行所有成对距离。

问题是，用第一种方法，我不知道如何生成一个for循环来迭代地获取每个矩阵的第n行，并执行distance计算，同时将结果存储在一个向量中。

另外，如果我执行第二个选项，我不想得到所有成对的距离，而只是对应于：

d[i,i+nrow(a)]

并以迭代方式生成nrow(a) 值的对应向量。

有什么帮助吗？

Answer 1

如果您有两个矩阵 mat_x 和 mat_y，每个矩阵的行数相同，那么 for 循环将是：

answer <- vector(mode = 'numeric', length = 10000L)

for (i in 1:10000){
  answer[[i]] <- distance(mat_x[i,], mat_y[i,], method="desired_method")
}