假设我有一个包含5个选项的7个项目的矩阵,以及一个10个人的矢量。我需要计算的是将每个选项的每个项目值乘以每个人的值。我能够使用sapply
来完成它,从而得到5个不同的矩阵。但是,实际上因为我的数据非常庞大,我想知道是否还有其他任何方式比sapply
更快。以下是示例。
set.seed(10)
person<-round(runif(10,-2,2),3)
[1] 0.030 -0.773 -0.292 0.772 -1.659 -1.098 -0.902 -0.911 0.463 -0.281
set.seed(10)
item<-round(matrix(runif(35,0,1),nrow=7),3)
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 0.507 0.272 0.358 0.615 0.771
[2,] 0.307 0.616 0.429 0.775 0.356
[3,] 0.427 0.430 0.052 0.356 0.536
[4,] 0.693 0.652 0.264 0.406 0.093
[5,] 0.085 0.568 0.399 0.707 0.170
[6,] 0.225 0.114 0.836 0.838 0.900
[7,] 0.275 0.596 0.865 0.240 0.423
## multiplication
m1<-t(sapply(person, FUN=function(x) item[,1]* x))
m2<-t(sapply(person, FUN=function(x) item[,2]* x))
m3<-t(sapply(person, FUN=function(x) item[,3]* x))
m4<-t(sapply(person, FUN=function(x) item[,4]* x))
m5<-t(sapply(person, FUN=function(x) item[,5]* x))
答案 0 :(得分:7)
你这样做
A <- outer(person,item)
如图所示
> all.equal(A[,,1],m1)
[1] TRUE
> all.equal(A[,,2],m2)
[1] TRUE
> all.equal(A[,,3],m3)
[1] TRUE
> all.equal(A[,,4],m4)
[1] TRUE
> all.equal(A[,,5],m5)
[1] TRUE