如何构建更复杂的矢量化操作？

Question

我有一个由prcomp 计算的主成分旋转向量子列表，其中每个列表项是每个类的Nx2 数组（即两个列向量）。

使用这些向量，我想将一些类似结构的数据投影到一个类列表中，每个类项包含维度为NxMxT 的数组，其中T 是试验次数。

我的问题是，我可以使用 apply 及其变体编写简单的矢量化函数，但我无法将其推广到每个列表上。

示例数据：

somedata <- list(array(rnorm(100),dim=c(5,4,5)),array(rnorm(100),dim=c(5,4,5)))
somevectors <- list(array(rnorm(10),dim=c(5,2)),array(rnorm(10),dim=c(5,2)))

下面是对每个列表元素进行操作的简单示例：

o.proj.1 <- apply(somedata[[1]],3,function(x){
    t(somevectors[[1]]) %*% x
  }) # returns an array where each projected trial is a column

我尝试在对 lapply() 的调用中进行拟合，但没有成功：

lapply(somedata, y = somevectors, function(x,y){
  apply(x,3,function(z){
    t(y) %*% z
  })
})

Error in t(y) %*% z : requires numeric/complex matrix/vector arguments

基本上，我的算法是将适当的apply 类型（此处为lapply）放在更局部的函数周围，并删除将被矢量化的索引（此处为[[]]）。我错过了什么？

Answer 1

在*apply 系列函数中，mapply 是您想要同时循环两个或多个对象时使用的函数。试试：

o.proj <- mapply(function(x,y){
  apply(x,3,function(z){
    t(y) %*% z
  })
}, somedata, somevectors, SIMPLIFY = FALSE)

我想你会想要使用SIMPLIFY = FALSE 来返回一个列表，否则mapply 会尝试将你的输出简化为一个数组，有点像sapply 所做的。

还知道您可以使用Map 作为mapply(..., SIMPLIFY = FALSE) 的快捷方式。