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我有一个matrix25 列和 23 行的数字，以及一个长度为 25 的向量。如何在不使用for循环的情况下将矩阵的每一行乘以向量？

结果应该是一个 25x23 矩阵（与输入大小相同），但每一行都乘以向量。

从@hatmatrix 的回答中添加了可重现的示例：

matrix <- matrix(rep(1:3,each=5),nrow=3,ncol=5,byrow=TRUE)

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]    1    1    1    1    1
[2,]    2    2    2    2    2
[3,]    3    3    3    3    3

vector <- 1:5

期望的输出：

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]    1    2    3    4    5
[2,]    2    4    6    8   10
[3,]    3    6    9   12   15
4

6 回答 6

90

我想你正在寻找sweep().

# Create example data and vector
mat <- matrix(rep(1:3,each=5),nrow=3,ncol=5,byrow=TRUE)
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]    1    1    1    1    1
[2,]    2    2    2    2    2
[3,]    3    3    3    3    3

vec <- 1:5

# Use sweep to apply the vector with the multiply (`*`) function
#  across columns (See ?apply for an explanation of MARGIN) 
sweep(mat, MARGIN=2, vec, `*`)
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]    1    2    3    4    5
[2,]    2    4    6    8   10
[3,]    3    6    9   12   15

它一直是 R 的核心功能之一，尽管多年来已经对其进行了改进。

于 2010-09-06T09:52:54.230 回答
42 
> MyMatrix <- matrix(c(1,2,3, 11,12,13), nrow = 2, ncol=3, byrow=TRUE)
> MyMatrix
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    2    3
[2,]   11   12   13
> MyVector <- c(1:3)
> MyVector
[1] 1 2 3

你可以使用：

> t(t(MyMatrix) * MyVector)
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    4    9
[2,]   11   24   39

或者：

> MyMatrix %*% diag(MyVector)
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    4    9
[2,]   11   24   39
于 2010-09-04T19:06:58.923 回答
28

实际上，sweep这不是我电脑上最快的选择：

MyMatrix <- matrix(c(1:1e6), ncol=1e4, byrow=TRUE)
MyVector <- c(1:1e4)

Rprof(tmp <- tempfile(),interval = 0.001)
t(t(MyMatrix) * MyVector) # first option
Rprof()
MyTimerTranspose=summaryRprof(tmp)$sampling.time
unlink(tmp)

Rprof(tmp <- tempfile(),interval = 0.001)
MyMatrix %*% diag(MyVector) # second option
Rprof()
MyTimerDiag=summaryRprof(tmp)$sampling.time
unlink(tmp)

Rprof(tmp <- tempfile(),interval = 0.001)
sweep(MyMatrix ,MARGIN=2,MyVector,`*`)  # third option
Rprof()
MyTimerSweep=summaryRprof(tmp)$sampling.time
unlink(tmp)

Rprof(tmp <- tempfile(),interval = 0.001)
t(t(MyMatrix) * MyVector) # first option again, to check order 
Rprof()
MyTimerTransposeAgain=summaryRprof(tmp)$sampling.time
unlink(tmp)

MyTimerTranspose
MyTimerDiag
MyTimerSweep
MyTimerTransposeAgain

这产生：

> MyTimerTranspose
[1] 0.04
> MyTimerDiag
[1] 40.722
> MyTimerSweep
[1] 33.774
> MyTimerTransposeAgain
[1] 0.043

除了是最慢的选项之外，第二个选项达到了内存限制 (2046 MB)。但是，考虑到其余选项，双重换位似乎比sweep我认为的要好得多。

编辑

只是重复多次尝试较小的数据：

MyMatrix <- matrix(c(1:1e3), ncol=1e1, byrow=TRUE)
MyVector <- c(1:1e1)
n=100000

[...]

for(i in 1:n){
# your option
}

[...]

> MyTimerTranspose
[1] 5.383
> MyTimerDiag
[1] 6.404
> MyTimerSweep
[1] 12.843
> MyTimerTransposeAgain
[1] 5.428
于 2010-09-21T19:46:29.353 回答
5

为了速度，可以在相乘之前从向量创建矩阵

mat <-  matrix(rnorm(1e6), ncol=1e4)
vec <- c(1:1e4)
mat * matrix(vec, dim(mat)[1], length(vec))

library(microbenchmark)
microbenchmark(
  transpose = t(t(mat) * vec), 
  make_matrix = mat * matrix(vec, dim(mat)[1], length(vec), byrow = TRUE),
  sweep = sweep(mat,MARGIN=2,vec,`*`))
#Unit: milliseconds
#       expr      min        lq     mean    median       uq      max neval cld
#  transpose 9.940555 10.480306 14.39822 11.210735 16.19555 77.67995   100   b
#make_matrix 5.556848  6.053933  9.48699  6.662592 10.74121 74.14429   100   a 
#      sweep 8.033019  8.500464 13.45724 12.331015 14.14869 77.00371   100   b
于 2018-12-01T14:38:53.937 回答
1

这些使用outer()or collapse::TRA()are 的解决方案比这里建议的任何方法都要快得多。

于 2020-12-17T06:44:56.583 回答
0

如果你想要速度，你可以使用Rfast::eachrow. 它是所有速度中最快的...

于 2020-12-20T01:35:44.120 回答