如何在返回 3D 数组的同时对 3D 数组和矩阵执行操作？

Question

在 R 中，我们有一个数组和一个矩阵：

a <- array(rep(1:3, each = 4), dim = c(2, 2, 3))
b <- matrix(seq(0, 1, length.out = 6), nrow = 2, ncol = 3)

我想使用一个函数，该函数利用

a

沿第三维的矩阵和

b

中的列作为其两个参数。对于这个例子，我们可以假设我的函数是：

myfunc <- function(x, y) { x * y }

我希望该操作返回一个 3D 数组。我当前的解决方案是使用

sapply

作为索引，然后将结果列表转换为数组：

res <- sapply(1:dim(a)[[3]], FUN = \(x) myfunc(a[, , x], b[, x]), simplify = FALSE) 
res <- abind::abind(res, along = 3)

是否有另一种方法可以实现直接生成 3D 数组的操作？我尝试过

sweep

，但失败了。

Answer 1

一种可能的方法是将 3D 数组和矩阵更改为列表并使用

mapply

。在这里，我编写了一个简单的函数（

to_list()

），它执行数组到列表的转换（默认情况下沿着最后一个数组维度）。

to_list <- function(x, along=length(dim(x))) {
  apply(x, along, identity, simplify=F)
}

res <- mapply(myfunc, to_list(b), to_list(a), SIMPLIFY=F)
res <- sapply(res, identity, simplify='array')

sapply

线与您的

abind

线执行相同的操作。

Answer 2

我们可以使用

aperm

转置多维数组。

f <- \(A, m) aperm(aperm(A, c(3, 2, 1))*as.vector(t(m)), c(2, 3, 1))

f(a, b)
# , , 1
# 
#      [,1] [,2]
# [1,]  0.0  0.0
# [2,]  0.2  0.2
# 
# , , 2
# 
#      [,1] [,2]
# [1,]  0.8  0.8
# [2,]  1.2  1.2
# 
# , , 3
# 
#      [,1] [,2]
# [1,]  2.4  2.4
# [2,]  3.0  3.0

stopifnot(all.equal(res, f(a, b), check.attributes=FALSE))  ## res from OP