相关疑难解决方法(0)

我经常需要将函数应用于数据框/矩阵中的每对列,并以矩阵形式返回结果.现在我总是写一个循环来做这件事.例如,要创建一个包含相关p值的矩阵,我写道:

df <- data.frame(x=rnorm(100),y=rnorm(100),z=rnorm(100))

n <- ncol(df)

foo <- matrix(0,n,n)

for ( i in 1:n)
{
    for (j in i:n)
    {
        foo[i,j] <- cor.test(df[,i],df[,j])$p.value
    }
}

foo[lower.tri(foo)] <- t(foo)[lower.tri(foo)]

foo
          [,1]      [,2]      [,3]
[1,] 0.0000000 0.7215071 0.5651266
[2,] 0.7215071 0.0000000 0.9019746
[3,] 0.5651266 0.9019746 0.0000000

哪个有效,但对于非常大的矩阵来说非常慢.我可以在R中为此编写一个函数(通过假设如上所述的对称结果,不会因为切割时间减半而烦恼):

Papply <- function(x,fun)
{
n <- ncol(x)

foo <- matrix(0,n,n)
for ( i in 1:n)
{
    for (j in 1:n)
    {
        foo[i,j] <- fun(x[,i],x[,j])
    }
}
return(foo)
}

或者是Rcpp的函数:

library("Rcpp")
library("inline")

src <- 
' …

我想拿出一个变种mapply(称它为xapply现在),它结合了功能(在某种程度上)的expand.grid和mapply.也就是说,对于一个功能FUN和参数列表L1,L2,L3,...的长度未知,但应该产生长度的列表n1*n2*n3(其中,ni是列表的长度i),这是施加的结果FUN到的元素的所有组合名单.

如果expand.grid用于生成列表而不是数据框列表,则可以使用它,但我记得列表可能是不一定适合数据框的事物列表.

如果有三个要扩展的列表,这个功能可以正常工作,但我很好奇一个更通用的解决方案.(FLATTEN未使用,但我可以想象这FLATTEN=FALSE将生成嵌套列表而不是单个列表...)

xapply3 <- function(FUN,L1,L2,L3,FLATTEN=TRUE,MoreArgs=NULL) {
  retlist <- list()
  count <- 1
  for (i in seq_along(L1)) {
    for (j in seq_along(L2)) {
      for (k in seq_along(L3)) {
        retlist[[count]] <- do.call(FUN,c(list(L1[[i]],L2[[j]],L3[[k]]),MoreArgs))
        count <- count+1
      }
    }
  }
  retlist
}

编辑:忘了返回结果.有人可能通过combn在那里制作一份指数清单来解决这个问题......

给定每个维度的p向量,计算其张量/外部/ Kruskal产品的最佳方法是什么(带有条目的-array X ？循环是微不足道的,但是很愚蠢.使用重复调用可以正常工作,但似乎不是最佳解决方案(显然,随着p增加,速度会变慢).有更好的方法吗？x1,x2,...,xpdpX[i1,i2,..ip] = x1[i1]x2[i2]...xp[ip])outer

编辑:

我目前最好的是

array(apply(expand.grid(x1, x2, x3), 1, prod), dim=rep(d, 3))

至少"感觉更好"......

编辑2:回应@Dwin,这是一个完整的例子

d=3
x1 = 1:d
x2 = 1:d+3
x3 = 1:d+6
array(apply(expand.grid(x1, x2, x3), 1, prod), dim=rep(d, 3))

, , 1

     [,1] [,2] [,3]
[1,]   28   35   42
[2,]   56   70   84
[3,]   84  105  126

, , 2

     [,1] [,2] [,3]
[1,]   32   40   48
[2,]   64   80   96
[3,]   96  120  144

, …

考虑矩阵d和rwith dim(d) = J x D和dim(r) = J x R.让fun(a,b)成为一个函数,它接受两个相同长度的向量并返回一些数字.
我想把列的d和列r分别作为我感兴趣的单位,并适用outer于它们.

下面的代码创建的列的列表来完成这个d和r,然后同时使用outer和sapply:

d.cols <- split(d, col(d))
r.cols <- split(r, col(r))
outer(d.cols, r.cols,
      function(x,y) {
           sapply(seq_along(x),
                 function(i) {
                     Fun(x[[i]], y[[i]]) })} )

代码做我想要的并且相对有效,但是笨拙且不清楚.有没有更好的方法来实现我想要达到的目标？