R：对矩阵的对应元素重复应用函数，并收集结果答案

【问题标题】：R: Repeatedly apply function to corresponding elements of matrices, and collect the resultR：对矩阵的对应元素重复应用函数，并收集结果
【发布时间】：2019-01-30 19:42:04
【问题描述】：

我想对一些矩阵（大小相同）的对应元素应用一些函数，并返回每个应用程序的结果，以便将其添加到某个累加器中。最直观的方法是使用循环，但我正在处理大型数据集，循环耗时太长。

我知道函数的应用类，但我不太确定如何使用它们来累积每次迭代的结果。

这是我正在尝试做的一个小例子。

mat <- matrix(c(0, 1, 2, 3, 2, 9, 5, 1, 1, 1, 0, 0, 5, 5, 2, 0), 4, 4)
mat2 <- matrix(c(1, 1, 3, 1, 6, 2, 9, 2, 0, 1, 3, 2, 0, 1, 2, 1), 4, 4)
mat3 <- matrix(c(0, 4, 6, 1, 0, 4, 3, 8, 9, 1, 3, 0, 9, 9, 8, 8), 4, 4)

some_function <- function(num1, num2, num3) {
  return(num1 * num2 + num3)    
}

accum <- 0.1
for (i in 1:nrow(mat)) {
  for (j in 1:ncol(mat)) {
    accum <- accum + log(1 + some_function(mat[i,j], mat2[i,j], mat3[i,j]+10))
  }
}

这给出了正确的答案，但我想这样做没有循环。另请注意， some_function 只是我为了举例而提出的任意函数。我应用于数据的函数更复杂。

【问题讨论】：

标签： r loops matrix apply

【解决方案1】：

这个不需要申请，运行函数即可。

accum <- 0.1+sum(log(1+(some_function)(mat,mat2,mat3+10)))

更快更干净。

【讨论】：

非常感谢！这将我的运行时间从 1.5 小时缩短到了 2 分钟。没想到循环这么慢。
循环不一定比 apply 慢或差（但是是的，大多数时候它们是），您只需要了解何时以及如何使用它们。我前段时间阅读了关于循环的精彩讨论：r-project.org/doc/Rnews/Rnews_2008-1.pdf 转到第 48 页
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