我有一个包含三个矩阵的列表：
a<-matrix(runif(100))
b<-matrix(runif(100))
c<-matrix(runif(100))
mylist<-list(a,b,c)
我想获得三个矩阵中每个元素的平均值。
我试过：aaply(laply(mylist, as.matrix), c(1, 1), mean) 但这会返回每个矩阵的平均值，而不是像 rowMeans() 那样取每个元素的平均值。
【问题讨论】：
标签： r
也许你想要的是：
> set.seed(1)
> a<-matrix(runif(4))
> b<-matrix(runif(4))
> c<-matrix(runif(4))
> mylist<-list(a,b,c) # a list of 3 matrices
>
> apply(simplify2array(mylist), c(1,2), mean)
[,1]
[1,] 0.3654349
[2,] 0.4441000
[3,] 0.5745011
[4,] 0.5818541
apply 调用中MARGIN 的向量c(1,2) 表明函数mean 应该应用于行和列（同时），有关更多详细信息，请参阅?apply。
另一种选择是使用Reduce 函数
> Reduce("+", mylist)/ length(mylist)
[,1]
[1,] 0.3654349
[2,] 0.4441000
[3,] 0.5745011
[4,] 0.5818541
【讨论】：
你的问题不清楚。
对于每个矩阵的所有元素的平均值：
sapply(mylist, mean)
对于每个矩阵的每一行的平均值：
sapply(mylist, rowMeans)
对于每个矩阵的每一列的平均值：
sapply(mylist, colMeans)
请注意，如果可能，sapply 会自动将结果简化为向量或矩阵。在第一种情况下，结果将是一个向量，但在第二种和第三种情况下，它可能是一个列表或矩阵。
例子：
a <- matrix(1:6,2,3)
b <- matrix(7:10,2,2)
c <- matrix(11:16,3,2)
mylist <- list(a,b,c)
> mylist
[[1]]
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 3 5
[2,] 2 4 6
[[2]]
[,1] [,2]
[1,] 7 9
[2,] 8 10
[[3]]
[,1] [,2]
[1,] 11 14
[2,] 12 15
[3,] 13 16
结果：
> sapply(mylist, mean)
[1] 3.5 8.5 13.5
> sapply(mylist, rowMeans)
[[1]]
[1] 3 4
[[2]]
[1] 8 9
[[3]]
[1] 12.5 13.5 14.5
> sapply(mylist, colMeans)
[[1]]
[1] 1.5 3.5 5.5
[[2]]
[1] 7.5 9.5
[[3]]
[1] 12 15
【讨论】：