Question

注意：我不是指here中的矩阵乘法 - 即使在另一篇文章中讨论的转置的扭曲也没有。

我有这两个矩阵......

矩阵 A ：

A <- matrix(c(1,1,1,-1,1,1,1,-1,1,-1,-1,1), ncol=4)
       [,1]    [,2]     [,3]     [,4]  
[1,]    1       -1        1        -1       
[2,]    1        1       -1        -1     
[3,]    1        1        1         1

...和矩阵 B ：

B <- matrix(c(1,2,3,2,1,3,2,3,1), ncol=3)
       [,1]    [,2]     [,3] 
[1,]    1        2        2 
[2,]    2        1        3 
[3,]    3        3        1

我希望得到[R]代码：

       [,1]    [,2]    [,3] 
[1,]    1*1     1*2     1*2 
[2,]    1*2     1*1     1*3
[3,]    1*3     1*3     1*1 

       [,1]    [,2]    [,3] 
[1,]   -1*1    -1*2    -1*2 
[2,]    1*2     1*1     1*3
[3,]    1*3     1*3     1*1 

       [,1]    [,2]    [,3] 
[1,]    1*1     1*2     1*2 
[2,]   -1*2    -1*1    -1*3
[3,]    1*3     1*3     1*1 

       [,1]    [,2]    [,3] 
[1,]   -1*1    -1*2    -1*2 
[2,]   -1*2    -1*1    -1*3
[3,]    1*3     1*3     1*1

它不是线性代数乘法，因为在乘法结束时没有求和。它不是Kronecker的产品。我尝试使用apply(A, 2, function(x) A * B，但它不起作用，因为虽然我可以指定我一次只想A一列，但我不知道该怎么做B的列相同。

我没有将任何特定类型的对象（列表，矩阵，数组）设置为输出。

问题是：如何将这两个矩阵按元素和列方式相乘，最终得到另一个矩阵或者＃34;列表＆＃34;对象或数组？

Answer 1

您可以尝试以下内容：

> lapply(as.data.frame(A), `*`, B)
$V1
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    2    2
[2,]    2    1    3
[3,]    3    3    1

$V2
     [,1] [,2] [,3]
[1,]   -1   -2   -2
[2,]    2    1    3
[3,]    3    3    1

$V3
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    2    2
[2,]   -2   -1   -3
[3,]    3    3    1

$V4
     [,1] [,2] [,3]
[1,]   -1   -2   -2
[2,]   -2   -1   -3
[3,]    3    3    1

关于您在下面的评论中的后续问题，如果您的最终目标是每个子矩阵的列总和，您可以通过以下方式实现此目的：

> lapply(as.data.frame(A), function(x) colSums(x * B))
$V1
[1] 6 6 6

$V2
[1] 4 2 2

$V3
[1] 2 4 0

$V4
[1]  0  0 -4

Answer 2

不确定最后是否需要数组或列表。如果是数组，您可以使用apply进行重新整形

array(apply(A, 2, function(x) x*B), c(3,3,4))
# OR array(apply(A, 2, `*`, B), c(3,3,4))

Answer 3

A <- matrix(c(1,1,1, -1,1,1, 1,-1,1, -1,-1,1), 3)
B <- matrix(c(1,2,3, 2,1,3, 2,3,1), 3)

C <- array(NA, c(3,3,4))
for(i in 1:4) C[,,i] <- B*A[,i]

Column Wise [R]矩阵乘法

3 个答案: