在 R 中，避免 for 循环或应用或 lapply答案

【问题标题】：In R, avoid for loop or apply or lapply在 R 中，避免 for 循环或应用或 lapply
【发布时间】：2016-03-18 04:30:16
【问题描述】：

在下面的代码中，对于矩阵Ma，将标准正态随机向量x1相乘，得到列和和最大值。通过重复这个过程 S=1000 次，我有兴趣找到 f2 的上 95% 分位数。由于高维矩阵，它花了很多时间，当我尝试 lapply 进行一些修改时，我收到一条关于内存分配的错误消息。有没有办法让这个模拟更快？提前致谢。

set.seed(1)
S=1000; n=1000; D=10000

Ma=matrix(rnorm(n*D),ncol=D)
f2<-NULL

for (i in 1:S){
x1=rnorm(n,0,1)
f1=colSums(Ma*x1)
f2[i]=max(f1)
}

q=quantile(f2,0.95)

【问题讨论】：

这似乎很有可能是 XY 问题meta.stackexchange.com/questions/66377/what-is-the-xy-problem/…。您实际上并没有描述任务，而是在短时间内发布了两个单独但略有不同的问题，并要求“让它们更快”。
我看了看材料。这真的很有帮助。谢谢！

标签： r for-loop matrix apply lapply

【解决方案1】：

这个问题只是您上一个问题的一个小变化。以下是等价的。

set.seed(1)
S <- n <- 1000
D <- 10000

Ma <- matrix(rnorm(n*D),ncol=D)
x1 <- matrix(rnorm(n*S,0,1),ncol=S)
f1 <- crossprod(Ma,x1)
f2 <- apply(f1,2,max)
q <- quantile(f2,0.95)

【讨论】：

太棒了。非常感谢。