R：外部，矩陣和向量化

Question

我想更好地瞭解外部工作和如何矢量化函數。以下是我正在嘗試做的一個簡單示例：我有一組數字2,3,4。對於每個組合(a,b)在對角線上創建對角矩陣a a b b b，然後對其進行處理，例如，計算其行列式（這僅用於演示目的）。計算結果應該寫成3乘3的矩陣，每個組合使用一個字段。

下面的代碼不工作 - 顯然，outer（或my.func）不明白，我不希望被應用於整個lambdas載體 - 你可以看到這種情況，當你取消對print包括命令。

lambdas <- c(1:2) 
my.func <- function(lambda1,lambda2){ 
# print(diag(c(rep(lambda1,2),rep(lambda2,2)))) 
det(diag(c(rep(lambda1,2),rep(lambda2,2)))) 
} 
det.summary <- outer(lambdas,lambdas, FUN="my.func") 

如何我需要修改我的函數或外部通話這樣的事情表現得像我想？

我想我需要以某種方式向量化我的函數，但我不知道如何以及以何種方式對外部調用進行不同的處理。

編輯： 我已經改變了矩陣的大小，使其不那麼混亂。我想生成4乘4矩陣的對角線，用下面的對角線;在括號內的對應參數lambda1, lambda2：

1 1 1 1 (1,1)，1 1 2 2 (1,2),2 2 1 1 (2,1)，2 2 2 2 (2,2)。

然後，欲計算它們的決定簇（其在此處任意選擇），並把結果放到一個矩陣，它的第一列對應於lambda1=1，第二至lambda1=2，行對應於lambda2選擇。 det.summary應該是一個2由使用以下值到矩陣：

1 4 
4 16 

因爲這些是上面列出的對角矩陣的決定因素。

Answer 1

你知道什麼，有一個Vectorize函數（大寫「V」）！

outer(lambdas,lambdas, Vectorize(my.func)) 
#  [,1] [,2] 
# [1,] 1 4 
# [2,] 4 16 

當你想通了（和我花了一段時間才能找出）outer需要將矢量化功能。在某些方面，它與*pply函數相反，它通過依次向操作符/函數提供每個值來有效地矢量化操作。但是這很容易處理，如上所示。