Question

我正在尝试创建一个矩阵，其中每一行由另一个矩阵中每三行的总和组成。实际上列表中有一堆这样的矩阵，我对该列表中的每个元素执行相同的操作。基于此post，我能够生成以下代码。它可以工作，但对于我更复杂的数据集，它需要永远。

test<-lapply(1:1000, function(x) matrix(1:300, nrow=60))
testCons<-lapply(test, function(x) apply(x, 2, function(y) tapply(y, ceiling(seq_along(y)/3), sum)))

有没有人知道如何提高速度或简化它？

Answer 1

rowsum提供了一个简单的加速 - 它根据分组变量计算行的总和，该变量是每三行的索引。

 test <- lapply(1:1000, function(x) matrix(1:300, nrow=60))

 system.time(
   testCons <- lapply(test, function(x) apply(x, 2, function(y) tapply(y, ceiling(seq_along(y)/3), sum)))
 )
#   user  system elapsed 
#  1.672   0.004   1.678 

 system.time(
   testCons2 <- lapply(test, function(x) rowsum(x, rep(seq_len(nrow(x) / 3), each=3)))
 )
#   user  system elapsed 
#   0.08    0.00    0.08 

 all.equal(testCons, testCons2)
#[1] TRUE

对列表中矩阵的每n行求和

1 个答案: