Question

我有一个包含三个矩阵的列表：

a<-matrix(runif(100))
b<-matrix(runif(100))
c<-matrix(runif(100))

mylist<-list(a,b,c)

我想获得三个矩阵中每个元素的平均值。

我尝试过：aaply(laply(mylist, as.matrix), c(1, 1), mean)但这会返回每个矩阵的均值，而不是将每个元素的均值视为rowMeans()。

Answer 1

也许你想要的是：

> set.seed(1)
> a<-matrix(runif(4)) 
> b<-matrix(runif(4))
> c<-matrix(runif(4))
> mylist<-list(a,b,c)  # a list of 3 matrices 
> 
> apply(simplify2array(mylist), c(1,2), mean)
          [,1]
[1,] 0.3654349
[2,] 0.4441000
[3,] 0.5745011
[4,] 0.5818541

应用调用中c(1,2)的向量MARGIN表示函数mean应该应用于行和列（两者同时），请参阅?apply以进一步细节。

另一种选择是使用Reduce函数

> Reduce("+", mylist)/ length(mylist)
          [,1]
[1,] 0.3654349
[2,] 0.4441000
[3,] 0.5745011
[4,] 0.5818541

Answer 2

你的问题不明确。

对于每个矩阵的所有元素的平均值：

sapply(mylist, mean)

对于每个矩阵的每行的平均值：

sapply(mylist, rowMeans)

对于每个矩阵的每列的平均值：

sapply(mylist, colMeans)

请注意，如果可能，sapply会自动将结果简化为矢量或矩阵。在第一种情况下，结果将是一个向量，但在第二种和第三种情况下，它可能是一个列表或矩阵。

示例：

a <- matrix(1:6,2,3)
b <- matrix(7:10,2,2)
c <- matrix(11:16,3,2)
mylist <- list(a,b,c)

> mylist
[[1]]
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    3    5
[2,]    2    4    6

[[2]]
     [,1] [,2]
[1,]    7    9
[2,]    8   10

[[3]]
     [,1] [,2]
[1,]   11   14
[2,]   12   15
[3,]   13   16

结果：

> sapply(mylist, mean)
[1]  3.5  8.5 13.5

> sapply(mylist, rowMeans)
[[1]]
[1] 3 4

[[2]]
[1] 8 9

[[3]]
[1] 12.5 13.5 14.5

> sapply(mylist, colMeans)
[[1]]
[1] 1.5 3.5 5.5

[[2]]
[1] 7.5 9.5

[[3]]
[1] 12 15

矩阵列表中每个元素的平均值

2 个答案: