我有三组数据。对于列中的每个观察，我想将其乘以其他数据集中相应列中的每个观察值。下面的例子有望解释;实际数据大约有200行。这是可能吗？我需要使用循环吗？我想在某个时候扩展它以包含更多的数据集。
Data set 1
[A] [B] [C]
[1] A1 B1 C1
[2] A2 B2 C2
[3] A3 B3 C3
Data set 2
[L] [M] [N]
[1] L1 M1 N1
[2] L2 M2 N2
[3] L3 M3 N3
Data set 3
[X] [Y] [Z]
[1] X1 Y1 Z1
[2] X2 Y2 Z2
[3] X3 Y3 Z3
Output
[,1] [,2] [,3]
[1,] A1*L1*X1 B1*M1*Y1 C1*N1*Z1
[2,] A1*L1*X2 ... ...
[3,] A1*L1*X3 ... ...
[4,] A1*L2*X1 ... ...
[5,] A1*L2*X2 ... ...
[6,] A1*L2*X3 ... ...
[7,] A1*L3*X1 ... ...
[8,] A1*L3*X2 ... ...
[9,] A1*L3*X3 ... ...
[...]
[27,] A3*L3*X3 ... ...
答案 0 :(得分：2)
以下是否符合您的要求？
A <- data.frame(matrix(1:6, ncol = 2)
B <- matrix(1:6, ncol = 2)
C <- matrix(1:6, ncol = 2)
out <- data.frame(mapply(kronecker, A, B))
out2 <- mapply(kronecker, out, C)
out2
X1 X2
[1,] 1 64
[2,] 2 80
[3,] 3 96
[4,] 2 80
[5,] 4 100
[6,] 6 120
[7,] 3 96
[8,] 6 120
[9,] 9 144
[10,] 2 80
[11,] 4 100
[12,] 6 120
[13,] 4 100
[14,] 8 125
[15,] 12 150
[16,] 6 120
[17,] 12 150
[18,] 18 180
[19,] 3 96
[20,] 6 120
[21,] 9 144
[22,] 6 120
[23,] 12 150
[24,] 18 180
[25,] 9 144
[26,] 18 180
[27,] 27 216
为了概括它，你可以使用例如：
hlpfun <- function(one, two) {
data.frame(mapply(kronecker, one, two))
}
Reduce(hlpfun,list(A,B,C))
（归功于@Wen的评论）
这里是使用@ Ape矩阵的测试用例，我将他的矩阵转换为data.frames并将FUN = paste提供给kroneker（如果你想实际乘以数值，不要这样做）：
hlpfun <- function(one, two) {
data.frame(mapply(kronecker, one, two, MoreArgs = list(FUN = paste)))
}
Reduce(hlpfun,list(data.frame(mat1),data.frame(mat2),data.frame(mat3)))
X1 X2 X3
1 A1 L1 X1 B1 M1 Y1 C1 N1 Z1
2 A1 L1 X2 B1 M1 Y2 C1 N1 Z2
3 A1 L1 X3 B1 M1 Y3 C1 N1 Z3
4 A1 L2 X1 B1 M2 Y1 C1 N2 Z1
5 A1 L2 X2 B1 M2 Y2 C1 N2 Z2
6 A1 L2 X3 B1 M2 Y3 C1 N2 Z3
7 A1 L3 X1 B1 M3 Y1 C1 N3 Z1
8 A1 L3 X2 B1 M3 Y2 C1 N3 Z2
9 A1 L3 X3 B1 M3 Y3 C1 N3 Z3
10 A2 L1 X1 B2 M1 Y1 C2 N1 Z1
11 A2 L1 X2 B2 M1 Y2 C2 N1 Z2
12 A2 L1 X3 B2 M1 Y3 C2 N1 Z3
13 A2 L2 X1 B2 M2 Y1 C2 N2 Z1
14 A2 L2 X2 B2 M2 Y2 C2 N2 Z2
15 A2 L2 X3 B2 M2 Y3 C2 N2 Z3
16 A2 L3 X1 B2 M3 Y1 C2 N3 Z1
17 A2 L3 X2 B2 M3 Y2 C2 N3 Z2
18 A2 L3 X3 B2 M3 Y3 C2 N3 Z3
19 A3 L1 X1 B3 M1 Y1 C3 N1 Z1
20 A3 L1 X2 B3 M1 Y2 C3 N1 Z2
21 A3 L1 X3 B3 M1 Y3 C3 N1 Z3
22 A3 L2 X1 B3 M2 Y1 C3 N2 Z1
23 A3 L2 X2 B3 M2 Y2 C3 N2 Z2
24 A3 L2 X3 B3 M2 Y3 C3 N2 Z3
25 A3 L3 X1 B3 M3 Y1 C3 N3 Z1
26 A3 L3 X2 B3 M3 Y2 C3 N3 Z2
27 A3 L3 X3 B3 M3 Y3 C3 N3 Z3
要添加一个小解释，mapply同时经过两个参数并对其应用函数。 data.frames是列表，其中每列是列表中的元素，因此通过向data.frames提供两个mapply，它将应用您提供给第一列的任何函数，然后应用第二列，然后第三......在data.frames中。我们可以使用它来获取列式kronecker产品。
答案 1 :(得分：2)
一个选项只是以适当的模式复制每个数据帧的行，然后将它们相乘。
数据：
(A <- matrix(1:6, 3))
# [,1] [,2]
# [1,] 1 4
# [2,] 2 5
# [3,] 3 6
(B <- matrix(2:5, 2))
# [,1] [,2]
# [1,] 2 4
# [2,] 3 5
(C <- matrix(3:8, 3))
# [,1] [,2]
# [1,] 3 6
# [2,] 4 7
# [3,] 5 8
A的每一行应该被复制足够的时间用于B的每一行与C的每一行配对：
A[rep(seq_len(nrow(A)), each=nrow(B)*nrow(C)),]
# [,1] [,2]
# [1,] 1 4
# [2,] 1 4
# [3,] 1 4
# [4,] 1 4
# [5,] 1 4
# [6,] 1 4
# [7,] 2 5
# [8,] 2 5
# [9,] 2 5
# [10,] 2 5
# [11,] 2 5
# [12,] 2 5
# [13,] 3 6
# [14,] 3 6
# [15,] 3 6
# [16,] 3 6
# [17,] 3 6
# [18,] 3 6
需要为C的每一行复制B行，并且需要为A的每一行再次复制此模式：
B[rep(rep(seq_len(nrow(B)), each=nrow(C)), nrow(A)),]
# [,1] [,2]
# [1,] 2 4
# [2,] 2 4
# [3,] 2 4
# [4,] 3 5
# [5,] 3 5
# [6,] 3 5
# [7,] 2 4
# [8,] 2 4
# [9,] 2 4
# [10,] 3 5
# [11,] 3 5
# [12,] 3 5
# [13,] 2 4
# [14,] 2 4
# [15,] 2 4
# [16,] 3 5
# [17,] 3 5
# [18,] 3 5
对于A的每一行和B行的每一行，需要重复一次C行：
C[rep(seq_len(nrow(C)), nrow(A)*nrow(B)),]
# [,1] [,2]
# [1,] 3 6
# [2,] 4 7
# [3,] 5 8
# [4,] 3 6
# [5,] 4 7
# [6,] 5 8
# [7,] 3 6
# [8,] 4 7
# [9,] 5 8
# [10,] 3 6
# [11,] 4 7
# [12,] 5 8
# [13,] 3 6
# [14,] 4 7
# [15,] 5 8
# [16,] 3 6
# [17,] 4 7
# [18,] 5 8
将这三者相乘得出结果：
A[rep(seq_len(nrow(A)), each=nrow(B)*nrow(C)),] *
B[rep(rep(seq_len(nrow(B)), each=nrow(C)), nrow(A)),] *
C[rep(seq_len(nrow(C)), nrow(A)*nrow(B)),]
# [,1] [,2]
# [1,] 6 96
# [2,] 8 112
# [3,] 10 128
# [4,] 9 120
# [5,] 12 140
# [6,] 15 160
# [7,] 12 120
# [8,] 16 140
# [9,] 20 160
# [10,] 18 150
# [11,] 24 175
# [12,] 30 200
# [13,] 18 144
# [14,] 24 168
# [15,] 30 192
# [16,] 27 180
# [17,] 36 210
# [18,] 45 240
这比kronecker之类的打字要多得多，而且难以扩展到更多的矩阵，但我想把它作为一个选项发布，因为它只使用rep和矩阵行索引，这使得很容易看到发生了什么。
答案 2 :(得分：1)
AWS SDK version is 3.33给出
# data
mat1 <- matrix(paste0(rep(c("A","B","C"), each = 3), rep(1:3, times = 3)), ncol = 3)
mat2 <- matrix(paste0(rep(c("L","M","N"), each = 3), rep(1:3, times = 3)), ncol = 3)
mat3 <- matrix(paste0(rep(c("X","Y","Z"), each = 3), rep(1:3, times = 3)), ncol = 3)
sapply(1:3, function(k){outer(outer(mat3[,k], mat2[,k], FUN = "paste"),
mat1[,k], FUN = "paste")})
要“乘以”数字矩阵，请将 [,1] [,2] [,3]
[1,] "X1 L1 A1" "Y1 M1 B1" "Z1 N1 C1"
[2,] "X2 L1 A1" "Y2 M1 B1" "Z2 N1 C1"
[3,] "X3 L1 A1" "Y3 M1 B1" "Z3 N1 C1"
[4,] "X1 L2 A1" "Y1 M2 B1" "Z1 N2 C1"
....
[27,] "X3 L3 A3" "Y3 M3 B3" "Z3 N3 C3"
中的paste替换为sapply
"*"编辑：# not reproducible
sapply(1:3, function(k){outer(outer(num_mat3[,k], num_mat2[,k], FUN = "*"),
num_mat1[,k], FUN = "*")})
包中还有一个函数返回列式Kronecker（Khatri-Rao）产品：
Matrix