Question

我有一个看起来像这样的矩阵：

> dput(matrix)
structure(list(0.226984126984127, 0.104133986928105, 0.446807359307359, 
    0.231216931216931, 0.103735527010194, 0.464679487179487, 
    0.223544973544974, 0.108543233082707, 0.430808080808081, 
    0.238095238095238, 0.120502226531638, 0.436919746919747, 
    0.242328042328042, 0.117595073914733, 0.467496392496393, 
    0.23452380952381, 0.115559100902687, 0.426222943722944, 0.231216931216931, 
    0.112887365472505, 0.441438006438006, 0.231878306878307, 
    0.0990079365079365, 0.471089743589744, 0.230952380952381, 
    0.123904761370605, 0.414044844044844, 0.226984126984127, 
    0.111960047176765, 0.435427627927628), .Dim = c(3L, 10L), .Dimnames = list(
    c("misclassification.rate", "type1.error", "type2.error"), 
    NULL))

> matrix
                       [,1]  [,2]  [,3]  [,4]  [,5]  [,6]  [,7]  [,8]  [,9]  [,10]
misclassification.rate 0.227 0.231 0.224 0.238 0.242 0.235 0.231 0.232 0.231 0.227
type1.error            0.104 0.104 0.109 0.121 0.118 0.116 0.113 0.099 0.124 0.112
type2.error            0.447 0.465 0.431 0.437 0.467 0.426 0.441 0.471 0.414 0.435

我想计算错误分类率，type1和type2错误的平均值。我试过apply(matrix, 1, mean)，但这给了我以下错误：

> apply(matrix, 1, mean)
misclassification.rate            type1.error            type2.error 
                    NA                     NA                     NA 
Warning messages:
1: In mean.default(newX[, i], ...) :
  argument is not numeric or logical: returning NA
2: In mean.default(newX[, i], ...) :
  argument is not numeric or logical: returning NA
3: In mean.default(newX[, i], ...) :
  argument is not numeric or logical: returning NA
>

Answer 1

您已将列表项作为矩阵元素，这将是/将会很麻烦。如果mat是您的矩阵，我们可以看到第一列是列表。

str(mat[,1])
# List of 3
#  $ misclassification.rate: num 0.227
#  $ type1.error           : num 0.104
#  $ type2.error           : num 0.447

这可能是*bind()之后调用as.list()的结果。例如，

rbind(as.list(1:5), as.list(20:24), as.list(2:6))
#      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
# [1,] 1    2    3    4    5   
# [2,] 20   21   22   23   24  
# [3,] 2    3    4    5    6

这是一个矩阵，但列表元素为行和列。

如果可以的话，最好在达到这一点之前尝试清除它。如果您无法返回并在代码中修复它，则可以将mat调整为适当的矩阵，然后进行计算。

m <- matrix(unlist(mat), nrow(mat), dimnames = dimnames(mat))
rowMeans(m)
# misclassification.rate            type1.error            type2.error 
#              0.2317725              0.1117829              0.4434934

现在m是一个带有数字元素的3x10矩阵。或者，您可以将其转换为带有

的10x3矩阵

apply(mat, 1, unlist)

但最好找出导致它的原因并将其排除。

Answer 2

您的矩阵对我来说更像是数据框，但问题是要计算矩阵中的行均值。因此，让我以一个名为 A 的示例矩阵并计算第二行的平均值。希望这对您有所帮助。

A=matrix(c(90,67,51,95,64,59,92,61,67,93,83,43),4,3,byrow = TRUE)
A
#avg of the second row
mean(A[,2])

R：计算矩阵中的行均值

2 个答案: