如何删除 for 循环并对数据框变量执行矢量化？

Question

我有一个包含 6 个变量的数据框 (V6Stationary42Obs1D.df)。对于我的数据框的第一个变量，我获得如下值（effrectpl[i,1] 中的“1”表示我获得了第一个变量的值）：

sum <- 0
for (i in as.integer(1:5)) { # 5= no. of variables - 1 = 6-1=5
sum <- sum + conditionalGb(as.matrix(V6Stationary42Obs1D.df[gctemplate(6,1,1)[effrectpl[i,1],]][(1+0):42,]), nx = 1, ny = 1, order = 5)[[2]]
}
sum

对于我的数据框的第二个变量，我获得如下值（effrectpl[i,2] 中的“2”表示我获得了第二个变量的值）：

sum <- 0
for (i in as.integer(1:5)) {
sum <- sum + conditionalGb(as.matrix(V6Stationary42Obs1D.df[gctemplate(6,1,1)[effrectpl[i,2],]][(1+0):42,]), nx = 1, ny = 1, order = 5)[[2]]
} # "6" in gctemplate(6,1,1) is the no. of variables in the data frame
# there is no change other than the one in effrectpl[i,2] for the 2nd variable
sum

我的数据变量中有 6 个变量，我必须对每个变量执行相同的操作（当我将此质量转换为函数时，变量的数量会发生变化；值得注意的是，对于神经科学来说，有时可能有大约 300 个变量！并猜测计算负载）。我需要一个能够克服上述问题的矢量化解决方案。

我做了什么（想法）：

sum <- c(0,0,0,0,0,0)  
for (i in as.integer(1:5)) {
sum??? <- sum + ????
}
sum

虽然我知道 s/t/...apply 系列，但在这个特殊问题中，我也无法弄清楚如何处理它们。

任何帮助将不胜感激。提前谢谢。

注意：我找到了以下 for-inside-for 解决方案，现在，认为在上述情况下，矢量化解决方案可能是困难的或不必要的。无论如何，如果我看到某种非解决方案，我会很高兴。

for (j in as.integer(1:6)) {
  sum[j] <- 0
  for (i in as.integer(1:5)) {
    sum[j] <- sum[j] + conditionalGb(as.matrix(V6Stationary42Obs1D.df[gctemplate(6,1,1)[effrectpl[i,j],]][(1+0):42,]), nx = 1, ny = 1, order = 5)[[2]]
  }
  print(sum[j])
}

Answer 1

如果计算速度不是您关心的问题并且您了解自己在做什么，那么 for 循环就可以了。它没有错。它可以通过矢量化提高效率，但这不是必需的。

很难为您提供解决方案，因为该示例很难遵循并调用我不知道它在做什么的函数，但一般来说，如果您有一个取决于 i 的函数 f(i)可以转

sum = 0
for( i in 1:n) sum = sum + f(i)

进入

sum(sapply(1:n,function(i) f(i)))

顺便说一句，调用变量 sum 是个坏主意，因为这也是 R 中常用函数的名称。