如何迭代矩阵的特定行？

Question

我再次问这个问题是因为上次我根本不清楚。我有这些数据：

matrix.test = matrix(c(2, 4, 3, 1, 5, 7), nrow=3, ncol=2)
a <- c(1,5)

我想仅对第一行和第三行运行以下公式。所以第一行是：sqrt(sum(matrix.test[1,]-a)^2)，第三行是sqrt(sum(matrix.test[3,]-a)^2)。第一个方程的结果是 3，第二个方程的结果是 4。

但是如果我有一个更大的矩阵，我怎么能告诉 R 在特定行上运行方程，而不是一遍又一遍地输入相同的方程到控制台？我不明白如何迭代矩阵的特定行。输出是什么并不重要。它可以是一个矩阵，例如

      [,1] 
[1,]    3    
[2,]    4  

或者只是一个向量，例如[1] 3 4

Answer 1

更新一个更好的答案：

假设您有一个带有行号的向量。 基本思想是您可以使用该向量来指示行，例如 matrix.test[c(1,3),]。 我认为你想要像这样的东西：

matrix.test.new <- matrix(c(matrix.test[rows,1] - a[1],
                          matrix.test[rows,2] - a[2]),
                          nrow = length(rows), ncol = 2)
sqrt((rowSums(matrix.test.new))^2)

当然，您可以通过其他方式生成 rows，例如测试是否为奇数等。

但是，您尝试执行的操作存在一些问题。首先，您在不检查符号的情况下取平方根。如果你打算为未知的输入写作，你总是会知道你有积极的结果，还是你准备好接受 NaN 作为答案？

其次，矩阵上的sum() 函数可能没有按照您的想法执行。这就是我们使用的rowSums()，因为它显式地作用于行而不是整个矩阵。

但是，我的示例向您展示了在 R 中您不会像在其他语言中那样迭代，但是该示例使用不会生成 NaN 并且可以按行工作的函数。

棘手的部分是要意识到，如果您在向量（矩阵的一行）上进行减法运算，而不是在整个矩阵上进行减法运算，则会发生变化。在这种情况下，因为你知道你正好有两列我可以处理。如果你有一个更复杂的案例，你必须想出一种动态的方法。