如果事先不知道要求和的矩阵数，那么在组件方面添加组合的最佳方法是什么？更一般地说，是否有一种很好的方法在data.table的上下文中执行矩阵（或多维数组）操作？我使用 data.table 来通过几个固定变量或类别对数据进行排序和分组的效率，每个变量或类别包含不同数量的观察值 .
例如：
-
找到数据的每个观察（行）中给出的向量分量的外积，返回每行的矩阵 .
-
在每组数据类别的所有行上按组件顺序对结果矩阵求和 .
这里用2x2矩阵说明，只有一个类别：
library(data.table)
# example data, number of rows differs by category t
N <- 5
dt <- data.table(t = rep(c("a", "b"), each = 3, len = N),
x1 = rep(1:2, len = N), x2 = rep(3:5, len = N),
y1 = rep(1:3, len = N), y2 = rep(2:5, len = N))
setkey(dt, t)
> dt
t x1 x2 y1 y2
1: a 1 3 1 2
2: a 2 4 2 3
3: a 1 5 3 4
4: b 2 3 1 5
5: b 1 4 2 2
我尝试了一个函数来计算外积的矩阵和， %o%
mat_sum <- function(x1, x2, y1, y2){
x <- c(x1, x2) # x vector
y <- c(y1, y2) # y vector
xy <- x %o% y # outer product (i.e. 2x2 matrix)
sum(xy) # <<< THIS RETURNS A SINGLE VALUE, NOT WHAT I WANT.
}
当然，这不起作用，因为 sum 将数组中的所有元素相加 .
我看到this answer正在使用 Reduce('+', .list) ，但这似乎要求已经添加了所有矩阵的 list . 我还没想出如何在 data.table 内做到这一点，所以相反，我有一个繁琐的解决办法：
# extract each outer product component first...
mat_comps <- function(x1, x2, y1, y2){
x <- c(x1, x2) # x vector
y <- c(y1, y2) # y vector
xy <- x %o% y # outer product (i.e. 2x2 matrix)
xy11 <- xy[1,1]
xy21 <- xy[2,1]
xy12 <- xy[1,2]
xy22 <- xy[2,2]
return(c(xy11, xy21, xy12, xy22))
}
# ...then running this function on dt,
# taking extra step (making column 'n') to apply it row-by-row...
dt[, n := 1:nrow(dt)]
dt[, c("xy11", "xy21", "xy12", "xy22") := as.list(mat_comps(x1, x2, y1, y2)),
by = n]
# ...then sum them individually, now grouping by t
s <- dt[, list(s11 = sum(xy11),
s21 = sum(xy21),
s12 = sum(xy12),
s22 = sum(xy22)),
by = key(dt)]
> s
t s11 s21 s12 s22
1: a 8 26 12 38
2: b 4 11 12 23
并给出了总和的组件，最终可以转换回矩阵 .
2 回答
通常，
data.table旨在用于列 . 你将问题转化为col-wise操作越多，你就越能摆脱data.table.这是尝试完成此操作 . 可能有更好的方法 . 这更像是一个模板，提供了解决问题的想法（尽管我知道在所有情况下可能都不可能） .
这基本上适用于外部产品 . 现在只需聚合它就可以了 .
HTH
编辑：修改
cols, c1, c2一点，以获得V2和V3的正确顺序的输出 .EDIT: 对于"x"和"y"中的2个元素，修改后的函数可以是：
其中，“x_ls”和“y_ls”是各个矢量的列表 .
使用它：
在其他“data.frames / tables”上：
但是，我不知道“data.table”中的一个如何没有明确说明在函数内部使用哪些列;即如何做到相当于：
OLD ANSWER:
也许你可以定义你的功能：