Question

我有1000个名为A1, A2, A3,...A1000.

的矩阵

在for循环中，我想简单地取每个矩阵的colMeans（）：

for (i in 1:1000){
means[i,]<-colMeans(A1)
}

我想为每个矩阵Ax执行此操作。有没有办法在for循环中放置Ai而不是A1？

Answer 1

所以，一种方法是：

for (i in 1:1000){
 means[i,]<-colMeans(get(paste('A', i, sep = '')))
}

但我认为这忽略了一些评论的意思，即你可能不得不这样做：

csvs = lapply(list.files('.', pattern = 'A*.csv'), function(fname) {
   read.csv(fname)
})

然后您的问题的答案是：

means = lapply(csvs, colMeans)

Answer 2

我不完全理解，但也许您已将每个矩阵分配给不同的变量名称？这不是最好的结构，但你可以从中恢复：

# Simulate the awful data structure.
matrix.names<-paste0('A',1:1000)
for (name in matrix.names) assign(name,matrix(rnorm(9),ncol=3))

# Pull it into an appropriate list
list.of.matrices<-lapply(matrix.names,get)

# Calculate the column means
column.mean.by.matrix<-sapply(list.of.matrices,colMeans)

Answer 3

您最初的问题是要求“for循环”解决方案。但是，有一种简单的方法可以获得所需的结果如果我们使用'apply'函数。

或许将矩阵放入列表中，然后应用函数将证明是值得的。

### Create matrices
A1 <- matrix(1:4,   nrow = 2, ncol = 2)
A2 <- matrix(5:9,   nrow = 2, ncol = 2)
A3 <- matrix(11:14, nrow = 2, ncol = 2)

### Create a vector of names
names <- paste0('A', 1:3)

### Create a list of matrices, and assign names
list <- lapply(names, get)
names(list) <- names

### Apply the function 'colMeans' to every matrix in our list
sapply(list, colMeans)

我希望这很有用！

Answer 4

正如其他人所写，使用列表可能是您的最佳选择。首先，您需要将1000个矩阵放在一个列表中，最容易使用for循环完成（参见上面的几个帖子）。下一步更重要：使用另一个for循环来计算摘要统计信息（colMeans）。

要通过R对象应用for循环，通常可以执行以下两个选项之一：

通过索引循环：例如：

for（i in 1:10）{head（mat [i]）} #simplistic example
循环＆＃34;直接＆＃34;

for（i in mat）{print（i）} #simplistic example

在循环浏览R列表的情况下，FIRST选项将更容易设置。以下是适合您的示例的想法：

column_means <- rep(NA,1000) #empty vector to store column means

for (i in 1:length(list_of_matrices)){
mat <- list_of_matrices[[i]] #temporarily store individual matrices
##be sure also to use double brackets!
column_means <- c(column_means, colMeans(mat))

使用R在for循环中操作多个矩阵

4 个答案: