将函数应用于较大矩阵中的子矩阵答案

【问题标题】：Applying a function to sub-matrices within a larger matrix将函数应用于较大矩阵中的子矩阵
【发布时间】：2021-12-30 20:10:27
【问题描述】：

所以我有一个 1256 x 5 矩阵。

> head(retmatx12.30.3)
              AMT          HON            KO
[1,] -0.006673489 -0.001292867 -0.0033654493
[2,]  0.004447249  0.002848406  0.0082009877
[3,]  0.001789891  0.002754232 -0.0035886573
[4,] -0.003479321  0.002231823  0.0024011113
[5,] -0.006605786  0.015159190 -0.0002394852
[6,] -0.002375004 -0.008267790 -0.0100625938
              NEM         NVAX
[1,] -0.034023392 -0.023255737
[2,]  0.016436786  0.007936468
[3,]  0.009529404  0.031496102
[4,]  0.046052588  0.007633549
[5,] -0.031446425  0.037878788
[6,] -0.001694084  0.036496350

我想将我创建的函数应用到第 1-126 行，然后是 2-127 行，以此类推。该函数是一个矩阵代数块，它使用一个矩阵和几个向量。以某种方式将较大的矩阵分解为 1,131 126 x 5 个矩阵，并在每个矩阵上应用该函数（希望是一次）是否明智。或者，apply 的某种应用？

非常感谢任何帮助。谢谢

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

矩阵中的实际数字无关紧要，因此我将使用小得多的数据来演示一种方法，并使用一个简单的函数来演示滚动计算：

m <- matrix(1:24, nrow=8)
somefunc <- function(x) x %*% seq(ncol(x))
wid <- 4 # 126

somefunc(m[1:4,])
#      [,1]
# [1,]   70
# [2,]   76
# [3,]   82
# [4,]   88

somefunc(m[2:5,])
#      [,1]
# [1,]   76
# [2,]   82
# [3,]   88
# [4,]   94

实际轧制工作：

lapply(seq(nrow(m) - wid + 1), function(i) somefunc(m[i - 1 + seq(wid),]))
# [[1]]
#      [,1]
# [1,]   70
# [2,]   76
# [3,]   82
# [4,]   88
# [[2]]
#      [,1]
# [1,]   76
# [2,]   82
# [3,]   88
# [4,]   94
# [[3]]
#      [,1]
# [1,]   82
# [2,]   88
# [3,]   94
# [4,]  100
# [[4]]
#      [,1]
# [1,]   88
# [2,]   94
# [3,]  100
# [4,]  106
# [[5]]
#      [,1]
# [1,]   94
# [2,]  100
# [3,]  106
# [4,]  112

输出的第一个元素来自第 1-4 行、第 2-5 行、第 2-6 行等。

【讨论】：