如何为嵌套矩阵匹配和colSums加快R中的for循环

Question

我有一个看似很简单的问题，与之相比，我需要更快的R实现。

我为此示例初始化随机种子和尺寸：

set.seed(1)
d1<-400
d2<-20000
d3<-50

我有一个矩阵X，尺寸为d1 x d2：

X<-as.data.frame(matrix(rnorm(d1*d2),nrow=d1,ncol=d2))
rownames(X)<-paste0("row",1:nrow(X))
colnames(X)<-paste0("col",1:ncol(X))

以及具有d1行索引的向量u ：

u<-sample(rownames(X),nrow(X),replace=TRUE)

我也有一个矩阵C，其命名的行和尺寸为d3 x d2：

C<-matrix(rnorm(d3*d2),nrow=d3,ncol=d2)
rownames(C)<-sample(rownames(X),nrow(C),replace=FALSE)

现在，通过以下非常慢的循环，我用匹配的X行的总和填充矩阵C：

system.time(
    for(i in 1:nrow(C)){
        indexes<-which(u==rownames(C)[i])
        C[i,] <- colSums(X[indexes,])
    }
)

在我的PC上，此操作大约需要11.5秒，但是我确信可以通过避免for循环来加快速度。有任何想法吗？非常感谢！

Answer 1

matrixStats::colSums2只需与选项一起使用即可传递行索引并移出rownames()循环（X需要转换为矩阵）：

Xm <- as.matrix(X)
names_of_rows <- rownames(C)
system.time(for (i in 1:nrow(C)) {
  indexes <- which(u == names_of_rows[i])
  C[i, ] <-  matrixStats::colSums2(Xm, rows = indexes)
})
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