R：如何按行排列矩陣中的對？

也許這很容易。我有一個矩陣：R：如何按行排列矩陣中的對？

testM <- matrix(1:40, ncol = 4, byrow = FALSE) 
testM 
     [,1] [,2] [,3] [,4] 
[1,] 1 11 21 31 
[2,] 2 12 22 32 
[3,] 3 13 23 33 
[4,] 4 14 24 34 
[5,] 5 15 25 35 
[6,] 6 16 26 36 
[7,] 7 17 27 37 
[8,] 8 18 28 38 
[9,] 9 19 29 39 
[10,] 10 20 30 40

我想「減少」行矩陣求和列對。預期結果：

 [,1] [,2] 
[1,] 12 52 
[2,] 14 54 
[3,] 16 56 
[4,] 18 58 
[5,] 20 60 
[6,] 22 62 
[7,] 24 64 
[8,] 26 66 
[9,] 28 68 
[10,] 30 70

我試過，但不起作用

X <- apply(1:(ncol(testM)/2), 1, function(x) sum(testM[x], testM[x+1])) 

Error in apply(1:(ncol(testM)/2), 1, function(x) sum(testM[x], testM[x + : 
    dim(X) must have a positive length

來源

2016-04-05 user869097

testM[,c(T,F)]+testM[,c(F,T)]; 
##  [,1] [,2] 
## [1,] 12 52 
## [2,] 14 54 
## [3,] 16 56 
## [4,] 18 58 
## [5,] 20 60 
## [6,] 22 62 
## [7,] 24 64 
## [8,] 26 66 
## [9,] 28 68 
## [10,] 30 70

來源

2016-04-05 17:07:40 bgoldst

'testM [，seq（1，ncol（testM），by = 2）] + testM [，seq（2，ncol（testM），by = 2）]'與列的顯式索引相似。 – jogo

如何：

matrix(c(testM[, 1] + testM[, 2], testM[, 2] + testM[, 4]), nrow = 10)

來源

2016-04-05 17:07:25 Gopala

'testM [，c（1,3）] + testM [，c（2,4）]'是相同的。 – jogo

在你最初的想法的解決方案：

sapply(seq(2, ncol(testM), 2), function(x) apply(testM[, (x-1):x], 1, sum))

來源

2016-04-05 17:09:59

下面是使用rowSums()

sapply(list(1:2,3:4) , function(i) rowSums(testM[,i]))

如果列數應該是任意一個解決方案，它變得更加複雜：

li <- split(1:ncol(testM) , rep(1:(ncol(testM)/2), times=1 , each=2)) 

sapply(li , function(i) rowSums(testM[,i]))

來源

2016-04-05 17:15:56

@Frank：是的，我爲這種情況添加了一個解決方案。 –

'rowsum'給出另一個（通常是快速的）替代方案。't（rowsum（t（testM），rep（1：2，each = 2）））'，其中第二個（'group'）參數可以用於任意列進行求和。 – user20650

我們可以做一個矩陣乘法：

M <- matrix(c(1,1,0,0, 0,0,1,1), 4, 2) 
testM %*% M

另一與tapply()解決方案：

g <- gl(ncol(testM)/2, 2) 
t(apply(testM, 1, FUN=tapply, INDEX=g, sum))

來源

2016-04-05 17:18:29 jogo

R：如何按行排列矩陣中的對？

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