不同大小的矩阵乘法

Question

晚上好

在工作室中

我在将这两个大小不同的矩阵相乘时遇到问题，而且情况变得更糟，因为我必须以这样一种方式相乘，即 d2$ID=1 行中的值必须仅相乘 w$sample=1 的重复。

sample 和 ID 表示是同一个 sample

换句话说，从“子集”d2$ID=1 开始，每个值（“L1”、“ST”、“GR”、“CB”、“HSK”、“DDM”）都必须乘以整个“子集” w$sample=1（在这种情况下为 4 行，但并非总是如此），是的，所有值“G2”、“G4”、“G6”、“G8”、“G12”

>d2
   ID    L1      ST           GR        CB         HSK         DDM
1   1 0.1662000 0.2337000 0.3637000 0.11110000 0.10100000   0.024300000
2   2 0.1896576 0.2280830 0.3705740 0.09406879 0.09319434   0.024422281
3   3 0.1110259 0.2217769 0.4180797 0.11122498 0.10902635   0.028866094
4   4 0.1558785 0.2008862 0.4222565 0.09805538 0.10218119   0.020742172
5   5 0.1536421 0.1674096 0.4205395 0.14362176 0.08635519   0.028431849
6   6 0.1841964 0.1514189 0.4603306 0.10243621 0.08928011   0.012337688

> w
           sample   G2      G4      G6      G8      G12
1              1    10.9    15.9    21.4    28.0    37.8
2              1    11.5    16.6    22.2    29.5    38.3
3              1    10.3    15.1    20.7    28.3    36.7
4              1    11.7    18.1    24.8    31.2    39.5
5              2    11.0    16.8    22.4    30.6    38.0
6              2    10.1    15.9    22.5    30.2    36.7
7              2    12.8    17.8    22.8    28.7    37.1
8              2    11.8    16.3    20.8    27.3    34.7
9              2    11.9    16.7    21.6    28.3    34.6
10             3    12.0    18.1    24.2    30.9    40.0
11             3    12.2    17.7    24.2    31.7    40.5
12             4    11.1    16.5    22.7    31.0    39.2
13             4    12.5    19.8    27.4    32.8    38.8
14             4    12.4    19.2    25.8    33.0    39.9
15             4    12.4    19.2    26.2    33.4    38.9
16             4    13.4    18.3    23.7    30.0    38.2
17             5    13.3    18.6    24.0    30.7    38.4
18             5    13.3    18.1    22.9    30.1    36.8
19             5    13.7    19.9    26.5    33.8    43.0
20             5    12.7    18.2    24.6    32.5    41.3
21             6    12.1    17.5    24.3    33.7    42.2
22             6    14.5    20.8    28.4    35.3    43.7

我已经检查了很多问题，但我无法弄清楚，特别是因为大部分信息都是针对相同大小的矩阵。

我尝试通过过滤来自d2的数据，但是数据集真的很大，那么效率真的很低。

我是一个初学者，如果你认为这很容易，我会感激至少一个提示，拜托！ 我有几个像这样的数据集......

提前致谢！

Answer 1

这似乎按要求执行：

res <- apply(w, 1, function(x){ unclass(
                      outer(as.matrix( x[-1] ), 
                            as.matrix( d2[1, c( "L1", "ST", "GR", "CB", "HSK", "DDM")])))})
str(res)

# result
# num [1:30, 1:22] 1.81 2.64 3.56 4.65 6.28 ...
# - attr(*, "dimnames")=List of 2
#  ..$ : NULL
#  ..$ : chr [1:22] "1" "2" "3" "4" ...

我几乎在第一遍就做对了，但经过一些调试后发现我需要将 as.matrix 调用添加到外部内部的两个参数中（可以这么说;-)。为了解释我的逻辑......我想用apply 遍历w 的每一行，然后在第一列（w 的每一行）的值上使用match 到d2 的唯一行。 match 函数就是为此目的而设计的，它返回一个合适的数字用于索引。然后与行的其余部分（x[-1] 通过函数调用时），我将在与d2 的所需行和列交叉的行值上使用outer。如果您在没有 as.matrix 调用的情况下执行此操作，则会收到一条错误消息：

Error in tcrossprod(x, y) : 
  requires numeric/complex matrix/vector arguments

我不认为这是一个非常有用的错误消息。两个参数都是数字向量。