将矩阵列的乘积组合成一个新矩阵答案

【问题标题】：Combining the product of matrix columns into a new matrix将矩阵列的乘积组合成一个新矩阵
【发布时间】：2021-12-08 05:24:27
【问题描述】：

我有一个 10 x 6 矩阵，我想将 2:6 列乘以第 1 列，然后将 3:6 列乘以第 2 列，依此类推，直到剩下第 5 列 * 第 6 列。矩阵如下。

    M12.7 <- matrix(data = 1:60, nrow = 10, ncol = 6)
       [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
 [1,]    1   11   21   31   41   51
 [2,]    2   12   22   32   42   52
 [3,]    3   13   23   33   43   53
 [4,]    4   14   24   34   44   54
 [5,]    5   15   25   35   45   55
 [6,]    6   16   26   36   46   56
 [7,]    7   17   27   37   47   57
 [8,]    8   18   28   38   48   58
 [9,]    9   19   29   39   49   59
[10,]   10   20   30   40   50   60

这应该会产生 5 个矩阵，总共 15 列。然后我想将这些矩阵组合成一个 10 x 15 矩阵。我写了一个函数，可以让我到达那里。但我不能将它应用于整个参考矩阵，在这种情况下是 M12.7。功能是：

function(datamatrix, column, colz) { 
   datamatrix[, column] * datamatrix[, (column+1):colz]
}

函数中的datamatrix不是data.matrix。非常感谢任何帮助

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

s <- seq(ncol(M12.7)-1)
do.call(cbind, lapply(s, function(x)M12.7[,x]*M12.7[, -seq(x)]))

      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12] [,13] [,14] [,15]
 [1,]   11   21   31   41   51  231  341  451  561   651   861  1071  1271  1581  2091
 [2,]   24   44   64   84  104  264  384  504  624   704   924  1144  1344  1664  2184
 [3,]   39   69   99  129  159  299  429  559  689   759   989  1219  1419  1749  2279
 [4,]   56   96  136  176  216  336  476  616  756   816  1056  1296  1496  1836  2376
 [5,]   75  125  175  225  275  375  525  675  825   875  1125  1375  1575  1925  2475
 [6,]   96  156  216  276  336  416  576  736  896   936  1196  1456  1656  2016  2576
 [7,]  119  189  259  329  399  459  629  799  969   999  1269  1539  1739  2109  2679
 [8,]  144  224  304  384  464  504  684  864 1044  1064  1344  1624  1824  2204  2784
 [9,]  171  261  351  441  531  551  741  931 1121  1131  1421  1711  1911  2301  2891
[10,]  200  300  400  500  600  600  800 1000 1200  1200  1500  1800  2000  2400  3000

另一种方式：

s <- seq(ncol(M12.7) -1)
n <- sequence(rev(s))+1
p <- cumsum(n==2)

M12.7[, p] *M12.7[, n+p-1]

【讨论】：

【解决方案2】：

如果我理解正确，我们可以使用累积积cumprod 函数应用于每一行：

t(apply(M12.7, MARGIN = 1, FUN = cumprod))
      [,1] [,2] [,3]   [,4]     [,5]      [,6]
 [1,]    1   11  231   7161   293601  14973651
 [2,]    2   24  528  16896   709632  36900864
 [3,]    3   39  897  29601  1272843  67460679
 [4,]    4   56 1344  45696  2010624 108573696
 [5,]    5   75 1875  65625  2953125 162421875
 [6,]    6   96 2496  89856  4133376 231469056
 [7,]    7  119 3213 118881  5587407 318482199
 [8,]    8  144 4032 153216  7354368 426553344
 [9,]    9  171 4959 193401  9476649 559122291
[10,]   10  200 6000 240000 12000000 720000000

【讨论】：

好吧，显然不是，经过编辑：\

【解决方案3】：

matrixStats中有rowCumprods

library(matrixStats)
rowCumprods(M12.7)
      [,1] [,2] [,3]   [,4]     [,5]      [,6]
 [1,]    1   11  231   7161   293601  14973651
 [2,]    2   24  528  16896   709632  36900864
 [3,]    3   39  897  29601  1272843  67460679
 [4,]    4   56 1344  45696  2010624 108573696
 [5,]    5   75 1875  65625  2953125 162421875
 [6,]    6   96 2496  89856  4133376 231469056
 [7,]    7  119 3213 118881  5587407 318482199
 [8,]    8  144 4032 153216  7354368 426553344
 [9,]    9  171 4959 193401  9476649 559122291
[10,]   10  200 6000 240000 12000000 720000000

【讨论】：