R中apply函数中的边距参数

Question

这个问题更多的是关于 apply 函数中的 MARGIN 参数。假设我想将下面的矩阵乘以下面的向量，这样我就可以将第一个矩阵元素乘以第一个向量元素，然后再乘以第二个，以此类推。我使用以下代码：

matrix <- matrix(1:10)
vector <- c(10:19)
t(apply(matrix,2,'*',vector))

返回一个非常干净的结果：

      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
[1,]   10   22   36   52   70   90  112  136  162   190

但是如果我改变 MARGIN = 2，我会得到这个结果：

matrix <- matrix(1:10)
vector <- c(10:19)
t(apply(matrix,1,'*',vector))

       [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
 [1,]   10   11   12   13   14   15   16   17   18    19
 [2,]   20   22   24   26   28   30   32   34   36    38
 [3,]   30   33   36   39   42   45   48   51   54    57
 [4,]   40   44   48   52   56   60   64   68   72    76
 [5,]   50   55   60   65   70   75   80   85   90    95
 [6,]   60   66   72   78   84   90   96  102  108   114
 [7,]   70   77   84   91   98  105  112  119  126   133
 [8,]   80   88   96  104  112  120  128  136  144   152
 [9,]   90   99  108  117  126  135  144  153  162   171
[10,]  100  110  120  130  140  150  160  170  180   190

我假设如果 MARGIN = 1，第一个矩阵行将乘以每个向量元素，然后是第二个矩阵行，等等，而 MARGIN = 2 只是将第一个矩阵行乘以第一个向量元素？

谁能给我解释一下具体有什么区别？

Answer 1

apply 函数的边距可以用维度来解释：1 = 行，2 = 列。

当您设置MARGIN = 1 时，您是在告诉R 将矩阵的每一行与名为vector 的向量相乘。因为矢量化，即使你的原始结果是一行只有一个元素，你也会得到 10 个元素。

其中的原因是，借用 Norman Matloff 在优秀著作《R 编程的艺术》中的话：

当对两个向量应用运算时，要求它们是 长度相同，R自动循环，或者重复，较短的那个， 直到它足够长以匹配更长的那个

几天前有一个关于矢量化和==函数行为的非常相似的讨论，你可以找到它here。

回到你的问题，让我们不考虑整个 apply 函数，而只考虑它的一次迭代，比如矩阵的第一个元素乘以向量。我们有：

 matrix[1]
[1] 1
 vector
 [1] 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
 matrix[1] * vector
 [1] 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

正如我引用的书中所述，R 采用较短的向量（在本例中为 matrix[1]）并与 vector 相乘，但由于 vector 较长，R 采用较短的向量并将其回收为“n”时间越长越快，在本例中为 10 次。

当然，我们只是在一种情况下。 apply 函数对每一行执行此步骤，共十行。结果，我们得到了一个 10 x 10 的矩阵。