Rcpp NumericMatrix乘以左/右标量时的Bizarre行为

Question

任何人都可以解释以下行为吗？

[当声明新的NumericMatrix，y作为原始矩阵x乘以标量c时，标量/矩阵乘法的顺序很重要。如果我将左边的标量和右边的矩阵相乘（例如NumericMatrix y = c * x;），那么我会得到奇怪的行为。原始矩阵x已更改！

但是，如果我将原始矩阵放在左侧，然后将标量乘以右侧（例如NumericMatrix y = x * c;，则x保持不变。

这似乎不会影响其他数据类型。我已经用int和NumericVector进行了测试。

示例：使用NumericMatrix时出现问题>

#include <Rcpp.h>
using namespace Rcpp;

// [[Rcpp::export]]
NumericMatrix testfun(NumericMatrix x) {

  NumericMatrix y(x.rows(), x.cols());

  y = x * 2;

  std::cout << x; // x is unmodified

  y = 2 * x; 

  std::cout << x; // x is now modified

  return x;
}



/*** R
x <- matrix(2, nrow = 3, ncol = 3)

print(x)

y <- testfun(x = x)

print(y)

print(x)

*/

输出如下。

> x <- matrix(2, nrow = 3, ncol = 3)

> print(x)
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    2    2    2
[2,]    2    2    2
[3,]    2    2    2

> y <- testfun(x = x)
2.00000 2.00000 2.00000
2.00000 2.00000 2.00000
2.00000 2.00000 2.00000
4.00000 4.00000 4.00000
4.00000 4.00000 4.00000
4.00000 4.00000 4.00000

> print(y)
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    4    4    4
[2,]    4    4    4
[3,]    4    4    4

> print(x)
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    4    4    4
[2,]    4    4    4
[3,]    4    4    4
这是我的会话信息

> sessionInfo()
R version 3.6.1 (2019-07-05)
Platform: x86_64-apple-darwin15.6.0 (64-bit)
Running under: macOS Catalina 10.15.1

Matrix products: default
BLAS:   /System/Library/Frameworks/Accelerate.framework/Versions/A/Frameworks/vecLib.framework/Versions/A/libBLAS.dylib
LAPACK: /Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.6/Resources/lib/libRlapack.dylib

locale:
[1] en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/C/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     

loaded via a namespace (and not attached):
[1] compiler_3.6.1            tools_3.6.1               RcppArmadillo_0.9.800.1.0
[4] Rcpp_1.0.2                RcppProgress_0.4.1        packrat_0.5.0            
[7] RcppParallel_4.4.4  

任何人都可以解释以下行为吗？当声明一个新的NumericMatrix y作为原始矩阵x乘以标量c时，标量/矩阵乘法的顺序很重要。如果我...

Answer 1

这个问题发布得太久了，它的意思隐藏了。我们不需要第二和第三示例。我们需要的只是此代码：