问题描述
我有一个包含 n 列的时间序列，其中 n >=2。对于每一行，我试图通过对 n 个元素的每个排列应用一个函数来生成一个矩阵。例如：
perm <- function(x,y) x-y
row = c(1,2,3)
sapply(row,function(x) sapply(row,function(y) perm(x,y)))
> sapply(row,y)))
[,1] [,2] [,3]
[1,] 0 1 2
[2,] -1 0 1
[3,] -2 -1 0
这种方法有效。但我知道这是不对的。我只是觉得有一种更好的方法可以使用矩阵数学函数来做到这一点，但我不太清楚。 apply 方法很好，但我知道我可以做得更好。在这种情况下，像所示的那样为简单的减法再现输出将是一个很好的答案，但理想情况下，它会附带一些指向在文档中查找其他类型操作的位置的指针。不管它的价值是什么，如果有人关心的话，实际数据是各种期限的利率列表，最终输出将是远期利率矩阵，所以只有上三角才是重要的，对角线和下三角才是关键。没有任何信息。
解决方法
在这种情况下（我知道）没有办法完全消除循环。在所有情况下，您都必须计算每个元素对的函数。 R 确实有一个专门为此构建的函数，但是 outer
outer(row,row,perm)
[,1] [,2] [,3]
[1,] 0 -1 -2
[2,] 1 0 -1
[3,] 2 1 0
与普通循环相比，使用 outer 不一定一定更快，但它是为此目的而设计的内置方法。
编辑：矢量化函数
但是，如果函数是矢量化的（如烫发），则可以使用一种方法。生成所有排列，然后添加维度
n <- length(row)
perm1 <- row[rep(1:n,n)]
perm2 <- row[rep(1:n,each = n)]
res <- perm(perm1,perm2)
dim(res) <- c(n,n) #change to a 2 dimensional array (matrix)
res
[,] 2 1 0
如果函数针对矢量化进行了优化，速度会更快（但内存占用更大）