向量化這個for循環（當前行取決於上面的行）

Question

假設我想創建n = 3個隨機遊走路徑（pathlength = 100）給定預加矩陣（100x3）加/減1。第一路徑將在10開始，第二個爲20，第三個爲30：

set.seed(123)
given.rand.matrix <- replicate(3,sign(rnorm(100)))
path <- matrix(NA,101,3)
path[1,] = c(10,20,30)

for (j in 2:101) {
  path[j,]<-path[j-1,]+given.rand.matrix[j-1,]
}

的最終值（給出的種子和RAND矩陣）14，6，34 ...這是期望的結果......但...

問題：有沒有一種方法來矢量化for循環？問題是計算時路徑矩陣尚未完全填充。因此，用 path[2:101,]<-path[1:100,]+given.rand.matrix 代替環路主要返回NAs。我只想知道這種for循環是否可以在R中避免。

非常感謝您提前。

Answer 1

絕對量化的：跳過的path的初始化，並使用cumsum在矩陣：

path <- apply(rbind(c(10,20,30),given.rand.matrix), 2, cumsum) 

> head(path) 
    [,1] [,2] [,3] 
[1,] 10 20 30 
[2,] 9 19 31 
[3,] 8 20 32 
[4,] 9 19 31 
[5,] 10 18 32 
[6,] 11 17 31 
> tail(path) 
     [,1] [,2] [,3] 
[96,] 15 7 31 
[97,] 14 8 32 
[98,] 15 9 33 
[99,] 16 8 32 
[100,] 15 7 33 
[101,] 14 6 34