mapply - 传递元素的行和列作为参数

我是R编程的新手，我知道我可以编写一个循环来执行此操作，但是我读的所有内容都表明，为了简单起见，最好避免循环并使用apply。mapply - 传递元素的行和列作为参数

我有一个矩阵，我想在矩阵中的每个元素上运行此函数。

cellresidue <- function(i,j){ 
    result <- (cluster[i,j] - cluster.I[i,] - cluster.J[j,] - cluster.IJ)/(cluster.N*cluster.M) 
    return (result) 
} 

i= element row 
j= element column 
cluster.J is a matrix of column means 
cluster.I is a matrix of row means 
cluster.IJ is the mean of the entire matrix named cluster

我想不通的是我如何才能元素的行和列（我想应该用行（）和塔COL（）函数）mapply正在与以及如何通过这些参数适用于应用程序吗？

来源

2013-11-23 user3023761

读取'chisq.test'中的代码以查看主程序如何执行类似过程可能有价值。 –

不需要循环或*apply函数。你可以只使用纯矩阵运算：

nI <- nrows(cluster) 
nJ <- ncols(cluster) 
cluster.I <- matrix(rowMeans(cluster), nI, nJ, byrow = FALSE) 
cluster.J <- matrix(rowMeans(cluster), nI, nJ, byrow = TRUE) 
cluster.IJ <- matrix( mean(cluster), nI, nJ) 

residue.mat <- (cluster - cluster.I - cluster.J - cluster.IJ)/
       (cluster.N * cluster.M)

（你没有解释什么cluster.N和cluster.M是，但我以为他们是标量）

来源

2013-11-23 01:39:07 flodel

可能已经跳过了'cluster.I'和'cluster.IJ'的构造，并且使用了'rowMeans（。）'和'mean（。）'，并且只是使用了R参数回收，但它可能会更清晰。 –

是的，我喜欢在我的代码中使代码对称，因此它更易于阅读和维护。表现可能不会受到影响。就像这些没有必要的额外空间，但这使得一切都更加清洁，不是？ – flodel

同意，更清楚。只是试图添加一些知识，可能会派上用场，阅读代码的人更关心经济的清晰度。 –

它不是从你的问题不清楚是什么你正在尝试做的。在本网站上最好提供一些模拟数据（最好由代码生成，而不是粘贴），然后显示最终结果应该是什么样的形式。看来，apply家庭不是你所寻求的。

快速消歧之间适用，sapply和mapply：

#providing data for examples 
X=matrix(rnorm(9),3,3)

申请：应用一个函数要么列（2）或行（1）的矩阵或阵列

#here, sum by columns, same as colSums(X) 
apply(X, 2, sum)

的sapply：针对（通常）对象列表应用功能

#create a list with three vectors 
mylist=list(1:4, 5:10, c(1,1,1)) 
#get the mean of each vector 
sapply(mylist, mean) 

#remove 2 to each element of X, same as c(X-2) 
sapply(X, FUN=function(x) x-2)

mapply：sapply的多变量版本，采用任意数量的参数。从来没有太多的使用它...一些最底层的例子：

#same as c(1,2,3,4) + c(15,16,17,18) 
mapply(sum, 1:4, 15:18) 

#same as c(X+X), the vectorized matrix sum 
mapply(sum, X, X)

注意：在R中使用循环是完全可以的;使用适合你最好的想法。问题是，如果你有一个“非常大”的迭代次数，这是你可以遇到瓶颈的地方，这取决于你的耐心。有两种解决方案：用C/FORTRAN重写你的函数（和提升速度），或者使用内置函数（如果适用的话，通常用C或FORTRAN写）。

来源

2013-11-23 02:22:26

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