从 n,k 维矩阵数组中减去 n,k 维矩阵答案

【问题标题】：Subtract matrix of n,k dimensions from array of matrices of n,k dimensions从 n,k 维矩阵数组中减去 n,k 维矩阵
【发布时间】：2013-06-23 22:26:41
【问题描述】：

如果我有一个数组 A

A <- array(0, c(4, 3, 5))
for(i in 1:5) {
  set.seed(i)
  A[, , i] <- matrix(rnorm(12), 4, 3)
}

如果我有矩阵 B

set.seed(6)
B <- matrix(rnorm(12), 4, 3)

从数组 A 的每个矩阵中减去 B 的代码是：

d<-array(0, c(4,3,5))
for(i in 1:5){
  d[,,i]<-A[,,i]-B
}

但是，使用“apply”系列的函数执行相同计算的代码是什么？

【问题讨论】：

标签： arrays r matrix apply

【解决方案1】：

也许不是很直观：

A[] <- apply(A, 3, `-`, B)

【讨论】：

Tnx 提供宝贵的回复。请告诉我，在保留 A[] 的同时，我们实际上对 R 说了什么？
表示在括号内赋值给A的元素。您可能还记得在索引时，缺少的维度意味着“选择该维度中的所有元素”，例如mat[1, ] 意味着“选择矩阵mat 的第一行和所有列”。此约定在进行单维索引时也适用，因此[] 表示“选择所有元素”。它在这里所做的是它分配给A 同时保持其尺寸不变。这是必要的，因为apply 本身将返回一个二维结构，而我们想要一个 3 维结果。

【解决方案2】：

这就是sweep 的用途。

sweep(A, 1:2, B)

【讨论】：

又一个强大的命令，名字完全不直观（对非统计学家来说）......我爱 R！名称与“应用”不同。

【解决方案3】：

因为你在最后一个数组维度上循环，你可以简单地做：

d <- A - as.vector(B)

而且它会更快。这与从矩阵中减去向量时的想法相同：向量被回收，因此它被减去到每一列。

【讨论】：

我需要遍历数组的整个维度。也许我引入了一些误解，因为在第一篇文章中我写了 set.seed(5) 只为数组的最后一维给出数值差异。但是，我编辑了帖子（例如 set.seed(i)），并且可能使我打算做的事情更加直观和清晰。不过，非常感谢您的回复！
@Newbie_R：我认为您没有意识到我的答案与您的答案相同。
你是对的！我得到了不同的结果，因为我用错误的矩阵 B 检查了你的建议......我的错。 Tnx