无循环的可变维度 3 维对象中的矩阵和答案

【问题标题】：Sum of matrices in 3-dimensional object of variable dimensions without looping无循环的可变维度 3 维对象中的矩阵和
【发布时间】：2014-12-27 07:35:25
【问题描述】：

我在 R 中有一个 3 维对象，其中包含 n 个方阵。例如：

myObject[,,1] # returns a square matrix
myObject[,,2] # returns a square matrix of the same size
...

对象内的所有矩阵大小相同。我想将所有矩阵加在一起，没有循环。如果我知道对象中有多少个矩阵，这很简单。例如：

matrixSum <- myObject[,,1] + myObject[,,2] + myObject[,,3]

问题是，我需要为数千个这样的对象执行此操作，并且每个对象中都有可变数量的矩阵。有什么办法可以在没有循环的情况下做到这一点？从某种意义上说，我想尝试将这个总和“矢量化”。

【问题讨论】：

不确定这里的for 循环有什么问题，无论myObject 中有多少矩阵，以下操作都可以：matrixSum <- matrix(0, dim(myObject)[[1]], dim(myObject)[[2]]); for(i in seq_len(dim(myObject)[[3]])) matrixSum <- matrixSum + myObject[,,i]; matrixSum

标签： arrays r performance matrix vectorization

【解决方案1】：

最方便但肯定不是最快的方法是使用apply：

matrixSum <- apply(myObject, c(1,2), sum)

例子

myObject <- array(c(1,2,3),dim = c(3,4,3))
myObject
, , 1

     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    1    1    1
[2,]    2    2    2    2
[3,]    3    3    3    3

, , 2

     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    1    1    1
[2,]    2    2    2    2
[3,]    3    3    3    3

, , 3

     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    1    1    1
[2,]    2    2    2    2
[3,]    3    3    3    3

apply(myObject, c(1,2), sum)
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    3    3    3    3
[2,]    6    6    6    6
[3,]    9    9    9    9

加法：

使用rowSums 应该更快：

rowSums(myObject, dims = 2)
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    3    3    3    3
[2,]    6    6    6    6
[3,]    9    9    9    9

【讨论】：

为什么不是最快的？ apply 是否仍然在后台使用循环？还是你这么说是出于其他原因？我肯定在寻找计算效率。
@nsw apply 是一个循环，是的。但它是为处理矩阵和数组而设计的，因此在这种情况下可能还不错。