向量乘以matrix的行？
我正在优化一个函数，我想摆脱缓慢的循环。 我正在寻找一种更快的方法来将matrix的每一行乘以一个向量。
有任何想法吗？
编辑：
我不是在寻找一个“古典”的乘法。
例如。 我有matrix，有23列25行和长度为23的向量。结果我想要matrix25x23，每行乘以向量。
我想你正在寻找sweep() 。
> (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 > 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
这是R核心职能之一，虽然多年来已经有所改进。
> 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
要么：
> MyMatrix %*% diag(MyVector) [,1] [,2] [,3] [1,] 1 4 9 [2,] 11 24 39
实际上， sweep并不是我电脑上的最快选项：
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
除了最慢的选项，第二个选项达到内存限制（2046 MB）。 但是，考虑到其余的select，在我看来， 双重换位看起来好于sweep 。
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只是尝试更小的数据重复的次数：
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
谷歌的“Rmatrix乘法”产生了matrix乘法 ，它描述了％*％算子，并且表示如果它们是一致的，则将两个matrix相乘，如果一个参数是一个向量，则它将被提升为行列matrix两个参数一致，如果两个都是向量，它将返回内积（作为matrix）。
