我希望计算矩阵每列（或行）中相邻值的平均值（例如[1,1]和[2,1]，[2,1]和[3,1]的平均值， [3,1]和[4,1]）并将其应用于所有列。
我尝试使用mapply函数（以避免使用for循环），计算每列中前两个值的平均值，并计划逐行应用于整个矩阵。但是，如果我尝试对值进行求和而不是对平均函数求值，那么它似乎有效。
见下面的例子：
x <- matrix(c(NA,rnorm(28),NA), nrow=6, ncol=5)
print(x)
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] NA -0.6557176 1.7741320 0.3667700 -0.5548408
[2,] 0.14001643 0.2521062 -0.1295084 -0.4272368 0.7598425
[3,] 0.32123196 0.5736409 0.8618268 2.1535191 0.4686728
[4,] 0.06573949 -1.2101965 -0.4308219 -0.2624877 -0.3751350
[5,] -0.66247996 1.2743463 1.6044236 1.2004990 -0.3283678
[6,] 1.05005260 1.2264607 3.2347421 -0.8113528 NA
mapply(sum, x[1,], x[2,])
[1] NA -0.40361136 1.64462358 -0.06046682 0.20500169
# gives the sum of the input of rows 1 and 2 for each column, as expected
mapply(mean, x[1,], x[2,])
[1] NA -0.6557176 1.7741320 0.3667700 -0.5548408
# gives the actual values across row 1
使用mean函数时，输出似乎是第一行的值。我怀疑问题在于索引正确的输入值。
答案 0 :(得分：1)
您可以使用：
library(zoo)
apply(x, 2, function(x) rollapply(x, 2, mean))
答案 1 :(得分：0)
我认为这会做你想做的事情：
(head(x, -1L) + tail(x, -1L)) / 2
生成（使用set.seed(1)的数据）：
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[2,] NA -0.1665197 -0.11569867 0.8825287 -0.6847630
[3,] -0.2214052 0.6128769 -1.41797023 0.7075613 0.2818485
[4,] -0.3259926 0.6570530 -0.54488448 0.7564393 -0.1059621
[5,] 0.3798261 0.1351965 0.53999865 0.8505568 -0.8132739
[6,] 0.9623943 0.6031964 -0.03056194 0.4283506 NA
tail(x, -1L)给出了一个矩阵，每行只有第一行。因此，结果矩阵的第一行是原始的第二行，第二行是第三行，然后我们将其添加到原始矩阵减去第一行。这相当于将第2行添加到第1行，第3行添加到第2行等等。最后我们将两个除以得到平均值。
你的方法失败的原因是因为mean只平均它的第一个参数，不像sum总结了它的所有参数：
> args(mean)
function (x, ...)
NULL
> args(sum)
function (..., na.rm = FALSE)
NULL
sum对所有...求和，但mean仅取x的均值，因此您传递给mean的第二行mapply被抛弃（或更糟糕的是被用作trim参数，请参阅?mean）。