以直观的方式了解MARGIN的扫描和应用

Question

我一直对 MARGIN 在

sweep

和

apply

中似乎意味着 2 个不同的事物感到困惑。考虑：

m <- matrix(1:6, ncol = 2)
# The "- 1" operation is applied to all cells in each row
sweep(m, MARGIN = 1, 1, "-")
# The sum operation is applied to each column
apply(m, MARGIN = 1, sum)

你有助记符来理解 MARGIN 这个看似矛盾的含义吗？

Answer 1

MARGIN 参数在两个函数中的含义完全相同，即按行操作。过去我曾多次对

sweep

感到困惑，但我认为您对

apply

感到困惑。

我正在打印下面的矩阵，以便稍后可以轻松地与

apply

和

sweep

进行视觉比较：

> m
     [,1] [,2]
[1,]    1    4
[2,]    2    5
[3,]    3    6

首先，当 MARGIN 为 1 时，

sweep

函数会执行按行操作。我将稍微更改第三个参数，以便更加明显：

> sweep(m, MARGIN = 1, 1:3, "-")
     [,1] [,2]
[1,]    0    3
[2,]    0    3
[3,]    0    3

在上述情况下，数字 1 从第 1 行中扣除，数字 2 从第 2 行中扣除，数字 3 从第 3 行中扣除。因此，显然这是一个逐行操作。

现在让我们看看下面的

apply

函数：

> apply(m, MARGIN = 1, sum)
[1] 5 7 9

显然，矩阵有 3 行 2 列。很容易暗示这也是一个逐行操作，因为我们有 3 个结果，即与行数相同。如果我们检查数字也可以证实这一点。第 1 行总计为 5，第 2 行总计为 7，第 3 行总计为 9。

因此，显然，两种情况下的 MARGIN 都意味着按行操作。

Answer 2

关于不一致：

首先OP你是对的，他们确实不一致！

这是不一致的具体证明/示例：

您知道 apply 和 swing 可以用来做同样的事情吗？ 那么，当你这样做时会发生以下情况：

(A = matrix(1:9, 3))
(B=sweep(A, MARGIN=1, 1:3, FUN='-'))
(C=apply(A, MARGIN=2, 1:3, FUN='-'))
stopifnot(all(B==C))
# ^ No error they are equal! but MARGINS are opposite!!

明确的输出是：

> (A = matrix(1:9, 3))
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    4    7
[2,]    2    5    8
[3,]    3    6    9
> (B=sweep(A, MARGIN=1, 1:3, FUN='-'))
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    0    3    6
[2,]    0    3    6
[3,]    0    3    6
> (C=apply(A, MARGIN=2, 1:3, FUN='-'))
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    0    3    6
[2,]    0    3    6
[3,]    0    3    6

简单的事实是，

apply(A, MARGIN=1, ..., FUN=f)

表示：复制并应用FUN到A的每个行，

sweep(A, MARGIN=1, ..., FUN=f)

表示：复制并应用FUN到A的每个列。

我的助记词： 我将

apply()

与 负 MARGINs 一起使用（即

apply(A, MARGIN=2, ...)

变为 -->

apply(A, MARGIN=-1, ...)

），这使得行为与扫描一致（就绝对值而言），并且具有使 MARGIN 参数一致的额外好处使用 numpy/torch/matlab 轴参数！！例如，

torch.mean(arr, axis=0)

==

np.mean(arr, axis=0)

==

apply(arr, MARGIN=-1, mean)

（当然保存 R 的基数 1 索引）

这很容易记住，因为你实际上不能将负MARGIN与

sweep()

一起使用！因此，如果您忘记哪个函数需要它们，它会立即提醒您错误。 ...负数也排在正数之前，就像字母表中 (A)apply 排在 (S)weep 之前一样。