Подтвердить что ты не робот

Элементарно означает список матриц

Предположим, у вас есть список матриц. Каков наиболее удобный способ вычисления средней матрицы элемента по элементам? Предположим, что у нас есть список матриц:

> A <- matrix(c(1:9), 3, 3) 
> A
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    4    7
[2,]    2    5    8
[3,]    3    6    9
> B <- matrix(c(2:10), 3, 3) 
> B
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    2    5    8
[2,]    3    6    9
[3,]    4    7   10
> my.list <- list(A, B)

Таким образом, желаемый результат должен быть:

     [,1] [,2] [,3]
[1,]  1.5  4.5  7.5
[2,]  2.5  5.5  8.5
[3,]  3.5  6.5  9.5

Ответ 1

Вы можете использовать:

Reduce("+", my.list) / length(my.list)

В соответствии с комментариями вы хотите, чтобы как mean, так и sd реализованы в списке матриц, и указанные выше способы не будут работать плавно для sd. Вместо этого попробуйте:

apply(simplify2array(my.list), 1:2, mean)
apply(simplify2array(my.list), 1:2, sd)

Ответ 2

Вот альтернатива, которая должна быть довольно быстрой, поскольку мы работаем с базовыми функциями, предназначенными для работы с матрицами. Мы просто берем ваш список и используем array, чтобы превратить его в трехмерный массив, либо используйте apply, либо просто rowMeans...

#  Make some data, a list of 3 matrices of 4x4
ll <- replicate( 3 , matrix( sample(5,16,repl=TRUE) , 4 ) , simplify = FALSE )

#  Make a 3D array from list of matrices
arr <- array( unlist(ll) , c(4,4,3) )

#  Get mean of third dimension
apply( arr , 1:2 , mean )
#        [,1]     [,2]     [,3]     [,4]
#[1,] 3.000000 3.666667 3.000000 1.666667
#[2,] 2.666667 3.666667 3.333333 3.666667
#[3,] 4.666667 2.000000 1.666667 3.666667
#[4,] 1.333333 4.333333 3.666667 3.000000

Или вы можете использовать rowMeans, который быстрее, указав, что вы хотите получить среднее значение над двумя измерениями...

#  Get mean of third dimension
rowMeans( arr , dims = 2 )
#        [,1]     [,2]     [,3]     [,4]
#[1,] 3.000000 3.666667 3.000000 1.666667
#[2,] 2.666667 3.666667 3.333333 3.666667
#[3,] 4.666667 2.000000 1.666667 3.666667
#[4,] 1.333333 4.333333 3.666667 3.000000