在 R 中调用 cbind 和 sapply答案

【问题标题】：do.call cbind and sapply in R在 R 中调用 cbind 和 sapply
【发布时间】：2013-02-02 11:12:32
【问题描述】：

我有一个给定矩阵的列之间所有可能组合的列表。我想计算每个组合的 cov，最后计算每个协方差矩阵的行列式。

问题是我需要在计算行列式之前计算一个平方矩阵，我尝试将 do.call 与 cbind 和 sapply 一起使用，但不起作用：

matrices.sq=do.call("cbind",lapply(list.of.matrices,get))

代码如下：

myarray=matrix(rexp(200),50,5)
list.of.matrices <- apply(expand.grid(rep(list(c(FALSE, TRUE)), ncol(myarray))),
                              1, function(j)myarray[, j, drop = FALSE])
list.of.cov.matrices=sapply(list.of.matrices, cov)
list.of.cov.matrices.2=list.of.cov.matrices[-(1:ncol(myarray))] #so get those with more than one column
list.of.det<- sapply(list.of.cov.matrices.2, det)

【问题讨论】：

不应该是sapply(list.of.cov.matrices.2, det)吗？
@plannapus 谢谢，但不幸的是列表不是平方矩阵，我认为这是问题所在。
当我使用您的代码但将最后一行替换为list.of.det<-sapply(list.of.cov.matrices.2,det) 时，它可以工作。 list.of.matrices不是由方阵组成，但list.of.cov.matrices.2是。

标签： r

【解决方案1】：

我认为您不需要存储所有这些矩阵。首先，计算您的协方差矩阵，然后使用相同的apply 调用，您必须创建子矩阵，但不是存储它们，而是计算它们的行列式：

cov.mat <- cov(myarray)
# is a 5-by-5 matrix

dets <- apply(expand.grid(rep(list(c(FALSE, TRUE)), ncol(cov.mat))),
              1, function(j) det(cov.mat[j, j, drop = FALSE]))
# is a vector of length 32

但如果你真的要走很长的路：

list.of.cov.mat <- apply(expand.grid(rep(list(c(FALSE, TRUE)), ncol(cov.mat))),
                         1, function(j) cov.mat[j, j, drop = FALSE])
# is a list of 32 covariance matrices
dets <- sapply(list.of.cov.mat, det)
# is a vector of length 32

或者超长的路：

list.of.mat <- apply(expand.grid(rep(list(c(FALSE, TRUE)), ncol(cov.mat))),
                         1, function(j) myarray[, j, drop = FALSE])
# is a list of 32 matrices
list.of.cov.mat <- lapply(list.of.mat, cov)
# is a list of 32 covariance matrices
dets <- sapply(list.of.cov.mat, det)
# is a vector of length 32

它们都应该给出相同的结果，但顶部的结果会明显更快并且输入更少。

【讨论】：