Question

我有2个矩阵，并基于这两个矩阵创建了另一个名为myDose的空矩阵。然后，我使用嵌套的for循环来计算Koff_m1和Koff_m2。然后，我将其乘以2以计算myDose，该Koff_m1必须是一个矩阵或数据框，其中包含所有值（在每次迭代之后）。问题是，我没有在实际情况下将Koff_m2和for乘以，而是将它们用作更复杂函数的输入，该函数与每个Koff_m1迭代结合使用时会产生非常慢的输出。这就是为什么我更喜欢一种解决方案，其中要创建具有Koff_m2和myDose值的矩阵。然后，我可以用它来创建for矩阵，而无需嵌套的Kd1Par<-as.matrix(c(1,2,3)) Kd2Par<-as.matrix(c(1,2,3)) myDose <- matrix(c(0), nrow= length(Kd1Par), ncol = length(Kd2Par)) for (i in 1:length(Kd1Par)){ for (j in 1:length(Kd2Par)){ #print(c(Kd1 = Kd1Par[i], Kd2 = Kd2Par[j])) Kd1 <- Kd1Par[i] Kd2 <- Kd2Par[j] Koff_m1 <- 10*Kd1 # (1/day) Koff_m2 = 10*Kd2 # (1/day) myDose[i,j]<-Koff_m1*Koff_m2 #print(c(Dose = myDose[i,j])) } }循环。

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    <p style="color: #FFF;">
    <marquee>Here is your marquee example edit this text</marquee>
    </p>
    </div>
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Answer 1

outer

似乎是这种情况

myDose <- outer(as.numeric(Kd1Par), as.numeric(Kd2Par), function(x, y) 100 * x * y)
myDose
#     [,1] [,2] [,3]
#[1,]  100  200  300
#[2,]  200  400  600
#[3,]  300  600  900

从每次算法迭代收集数据后创建矩阵

1 个答案: