R：如何存储向量的向量答案

【问题标题】：R: how to store a vector of vectorsR：如何存储向量的向量
【发布时间】：2010-11-13 13:13:40
【问题描述】：

我正在尝试编写一个函数来确定 x（一个点）和 y（一组 n 个点）之间的欧式距离。我应该如何将 y 传递给函数？到目前为止，我使用的矩阵是这样的：

     [,1] [,2] [,3]
[1,]    0    2    1
[2,]    1    1    1

这会将点 (0,2,1) 和 (1,1,1) 传递给该函数。

但是，当我将 x 作为普通（列）向量传递时，这两个变量在函数中不匹配。我要么必须转置 x 或 y，要么以其他方式保存向量。

我的问题：在 R 中保存多个向量的标准方法是什么？（我的矩阵 y）
它只是我的 y 转置还是列表或数据框？

【问题讨论】：

我会列出你想要计算距离的点组合。您将其传递给应用函数并从那里开始工作。

标签： r vector

【解决方案1】：

没有标准的方法，所以你应该选择最有效的方法，另一方面取决于这个向量向量在创建后的样子（最好避免任何不必要的转换）和函数本身的速度。

我相信带有 x、y 和 z 列的 data.frame 应该是不错的选择；那么距离函数将非常简单和快速：

d<-function(x,y) sqrt((y$x-x[1])^2+(y$y-x[2])^2+(y$z-x[3])^2)

【讨论】：

谢谢！如果我想让函数处理 n 维点，我该怎么做？
这需要一个换位才能使用回收规则sqrt(colSums((t(y)-x)^2))

【解决方案2】：

margin 参数 = 1 的 apply 函数似乎是最明显的：

> x
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    0    2    1
[2,]    1    1    1
> apply(x , 1, function(z) crossprod(z, 1:length(z) )  )
[1] 7 6
> 2*2+1*3
[1] 7
> 1*1+2*1+3*1
[1] 6

因此，如果您想要距离，那么与所选点的差异的叉积的平方根似乎可以工作：

> apply(x , 1, function(z) sqrt(sum(crossprod(z -c(0,2,2), z-c(0,2,2) ) ) ) )
[1] 1.000000 1.732051

【讨论】：

对于较大的数据，这会很慢。