R：矩陣通過矢量乘法

我具有以下問題：R：矩陣通過矢量乘法

myvec <- c(1:3) 

mymat <- as.matrix(cbind(a = 6:15, b = 16:25, c= 26:35)) 
mymat 
     a b c 
[1,] 6 16 26 
[2,] 7 17 27 
[3,] 8 18 28 
[4,] 9 19 29 
[5,] 10 20 30 
[6,] 11 21 31 
[7,] 12 22 32 
[8,] 13 23 33 
[9,] 14 24 34 
[10,] 15 25 35

欲乘以myvec會的mymat和建設新的載體中，使得

sum(6*1, 16*2, 26*3) 
sum(7*1, 17*2, 27*3) 

.................... 
sum(15*1, 25*2, 35*3)

對不起，這是簡單的問題，我不知道......

編輯：錯字糾正

來源

2011-11-08 jon

的%*%運營商中的R做矩陣乘法：

> mymat %*% myvec 
     [,1] 
[1,] 116 
[2,] 122 
... 
[10,] 170

來源

2011-11-08 03:49:47 Owen

如果你想要一個向量的結果，而不是一個矩陣結果作爲輸出，你也可以使用..

apply(mymat*myvec,1,sum)

更迂迴的解決方案的位比歐文的，但它的作品。

來源

2011-11-08 04:34:28 thelatemail

或'c（mymat％*％myvec）'會產生一個向量 – Owen

不，它不起作用，矩陣以列的主要順序存儲，所以你需要轉置它們，然後才能應用行操作（so你實際上在你的矩陣上應用了列操作）。那將是'apply（t（mymat）* myvec，1，sum）' – Calimo

基質以列主順序載體：

colSums( t(mymat) * myvec)

（希望正確地讀出的問題在此時間之後編輯。）

來源

2011-11-08 04:53:32

爲什麼c（）圍繞整個表達式？ – thelatemail

也許不需要？這個想法最終成爲一個向量。但是這個想法似乎過於謹慎。我會放棄它。 –

如果矩陣以列的主要順序存儲，則在應用逐行乘法之前，需要先對其進行轉置。 'colSums（t（mymat）* myvec）' – Calimo

歐文是完全正確的。問題不是區分dot(scalar)和交叉產品。對於標產品*和叉積%*%是運營商

來源

2015-08-28 12:11:21

一種替代，而是更長的路可以是這樣：

rowSums(t(apply(mymat, 1, function(x) myvec*x)),na.rm=T)

的是，我發現可以忽略NA的矩陣內的唯一途徑。

來源

2015-11-20 16:43:36

R：矩陣通過矢量乘法

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