R：矩阵通过矢量乘法

我具有以下问题：R：矩阵通过矢量乘法

myvec <- c(1:3) 

mymat <- as.matrix(cbind(a = 6:15, b = 16:25, c= 26:35)) 
mymat 
     a b c 
[1,] 6 16 26 
[2,] 7 17 27 
[3,] 8 18 28 
[4,] 9 19 29 
[5,] 10 20 30 
[6,] 11 21 31 
[7,] 12 22 32 
[8,] 13 23 33 
[9,] 14 24 34 
[10,] 15 25 35

欲乘以myvec会的mymat和建设新的载体中，使得

sum(6*1, 16*2, 26*3) 
sum(7*1, 17*2, 27*3) 

.................... 
sum(15*1, 25*2, 35*3)

对不起，这是简单的问题，我不知道......

编辑：错字纠正

来源

2011-11-08 jon

的%*%运营商中的R做矩阵乘法：

> mymat %*% myvec 
     [,1] 
[1,] 116 
[2,] 122 
... 
[10,] 170

来源

2011-11-08 03:49:47 Owen

如果你想要一个向量的结果，而不是一个矩阵结果作为输出，你也可以使用..

apply(mymat*myvec,1,sum)

更迂回的解决方案的位比欧文的，但它的作品。

来源

2011-11-08 04:34:28 thelatemail

或'c（mymat％*％myvec）'会产生一个向量 – Owen

不，它不起作用，矩阵以列的主要顺序存储，所以你需要转置它们，然后才能应用行操作（so你实际上在你的矩阵上应用了列操作）。那将是'apply（t（mymat）* myvec，1，sum）' – Calimo

基质以列主顺序载体：

colSums( t(mymat) * myvec)

（希望正确地读出的问题在此时间之后编辑。）

来源

2011-11-08 04:53:32

为什么c（）围绕整个表达式？ – thelatemail

也许不需要？这个想法最终成为一个向量。但是这个想法似乎过于谨慎。我会放弃它。 –

如果矩阵以列的主要顺序存储，则在应用逐行乘法之前，需要先对其进行转置。 'colSums（t（mymat）* myvec）' – Calimo

欧文是完全正确的。问题不是区分dot(scalar)和交叉产品。对于标产品*和叉积%*%是运营商

来源

2015-08-28 12:11:21

一种替代，而是更长的路可以是这样：

rowSums(t(apply(mymat, 1, function(x) myvec*x)),na.rm=T)

的是，我发现可以忽略NA的矩阵内的唯一途径。

来源

2015-11-20 16:43:36

R：矩阵通过矢量乘法

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