我有一个像
这样的样本矩阵 5 4 3
2 6 8
1 9 7
我想要像
这样的输出max(5*6,5*8,5*9,5*7) // i!=j condition
max(4*2,4*8,4*1,4*7)
max(3*2,3*6,3*1,3*9)
等等……
这个计算后得到的最大值应该是矩阵形式。我需要概括它，因此我需要一个通用代码。
【问题讨论】：
for 循环来解决这个问题。在你的问题中表现出一些努力。
标签： r loops matrix determinants
这可以完成工作，但这是一个非常缺乏想象力的解决方案，因为它只是循环执行请求的计算的行和列，而不是执行任何矢量化操作。
sapply(1:ncol(m), function(j) sapply(1:nrow(m), function(i) max(m[i,j]*m[-i,-j])))
# [,1] [,2] [,3]
# [1,] 45 32 27
# [2,] 18 42 72
# [3,] 8 72 42
数据：
(m <- matrix(c(5, 2, 1, 4, 6, 9, 3, 8, 7), nrow=3))
# [,1] [,2] [,3]
# [1,] 5 4 3
# [2,] 2 6 8
# [3,] 1 9 7
【讨论】：
m[i,j]*max(m[-i,-j]) 不过不知道这是否是 OP 的应用范围。
max 移到了乘法之外，以解决 SvenHohenstein 的评论，即我之前的解决方案（这正是您所描述的）仅适用于非负矩阵。恐怕我们不能两全其美。再说一次，我想你所描述的效率影响很小。
max 应该占主导地位。
outer outer(1:nrow(m1), 1:ncol(m1), FUN= Vectorize(function(i,j) max(m1[i,j]*m1[-i,-j])))的版本