R中矩阵列表的标准差答案

【问题标题】：Standard deviation over a list of matrices in RR中矩阵列表的标准差
【发布时间】：2016-09-06 14:03:12
【问题描述】：

我有一个列表，其中每个元素都是一个矩阵。

set.seed(123)

m1 <- matrix(sample(c(1:10), size = 9, replace = TRUE), ncol = 3, nrow = 3)
m2 <- matrix(sample(c(1:10), size = 9, replace = TRUE), ncol = 3, nrow = 3)
m3 <- matrix(sample(c(1:10), size = 9, replace = TRUE), ncol = 3, nrow = 3)

m <- list(m1, m2, m3)
m
[[1]]
      [,1] [,2] [,3]
[1,]    3    9    6
[2,]    8   10    9
[3,]    5    1    6

[[2]]
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    5    7    9
[2,]   10    6    3
[3,]    5    2    1

[[3]]
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    4    7    7
[2,]   10    7    8
[3,]    9   10    6

我想计算每一对的标准差，考虑所有三个矩阵。因此对于单元格 [1,1]，标准差为：

sd(c(3, 5, 4))

我的最终矩阵应该是这样的：

     [,1] [,2] [,3]
[1,] 1.00 1.15 1.53
[2,] 1.15 2.08 3.21
[3,] 2.31 4.93 2.89

如果不对所有三个矩阵进行循环，我如何在 R 中实现这一点？

非常感谢。

【问题讨论】：

标签： r matrix

【解决方案1】：

最好通过unlist将list 转换为vector 将其转换为array，将其转换为3D array 并通过apply 获得sd

round(apply(array(unlist(m), c(3, 3, 3)), c(1,2), sd),2)
#    [,1] [,2] [,3]
#[1,] 1.00 1.15 1.53
#[2,] 1.15 2.08 3.21
#[3,] 2.31 4.93 2.89

【讨论】：

无论如何要将此答案推广到任何大小的矩阵和任何长度的矩阵列表？
@colin 你可以创建一个函数f1 <- function(lst) { n <- length(lst); rc <- dim(lst[[1]]); ar1 <- array(unlist(lst), c(rc, n)); round(apply(ar1, c(1, 2), sd), 2); } 假设所有list 元素都有相同维度的矩阵

【解决方案2】：

另一种选择是

matrix(apply(sapply(1:9, function(x) unlist(m)[seq(x, length(unlist(m)), 9)]), 2, sd), 
                                                                              ncol = 3)

#       [,1]     [,2]     [,3]
#[1,] 1.000000 1.154701 1.527525
#[2,] 1.154701 2.081666 3.214550
#[3,] 2.309401 4.932883 2.886751

【讨论】：