矩阵操作问题 - colMeans答案

【问题标题】：Matrix manipulation issues - colMeans矩阵操作问题 - colMeans
【发布时间】：2014-03-28 08:49:46
【问题描述】：

我在 R 中做了一些非常简单的事情，但我发现了这个我无法弄清楚的问题。我正在对矩阵中保存的一些变量进行标准化，发现结果并没有给出我认为应该的结果。我写了一个小例子：

t = matrix(1:9, nrow = 3) ## data
t
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    4    7
[2,]    2    5    8
[3,]    3    6    9

现在我的问题是，为什么下面的代码没有给出相同的答案？

t[1,] - colMeans(t)
[1] -1 -1 -1

(t - colMeans(t))[1,]
[1] -1  2  5

正确答案是前者，但是我想知道是否有人可以向我解释为什么会发生后者？

如果有人可以建议一种方法来做前者而不需要任何循环（这就是我尝试后者的原因），那将不胜感激。

谢谢，

山姆

编辑

（将 t 矩阵更改为 x 以消除混淆）

t(t(x) - colMeans(x))

给出我想要的答案。这是唯一的方法吗？转换的数量似乎过多。

【问题讨论】：

您是否分别查看了colMeans(t)、t[1,] 和(t - colMeans(t))？那里有很多信息。
是的。手段是更少的列，而不是行（这是我想要的）。我试过 (t - t(colMeans(t))) 但没有解决问题。

标签： r matrix

【解决方案1】：

您需要所有这些转置来对向量/矩阵进行正确的运算，或者您可以根据列的平均值构造一个矩阵：

> means.mat = matrix(colMeans(x),nrow=nrow(x),ncol=ncol(x),byrow=T)
> means.mat
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    2    5    8
[2,]    2    5    8
[3,]    2    5    8
> x-means.mat
     [,1] [,2] [,3]
[1,]   -1   -1   -1
[2,]    0    0    0
[3,]    1    1    1

【讨论】：