我有一个矩阵列表：
.list <- list(matrix(1:25, ncol = 5), matrix(11:35, ncol = 5))
我想使用Reduce方法查找列表中矩阵的逐元素方法。
换句话说，我正在寻找以下结果：
res = matrix(6:30, ncol = 5)
我尝试了以下内容：
res = Reduce(mean, .list)
但是我收到了错误：
Error in mean.default(init, x[[i]]) :
'trim' must be numeric of length one
请注意，矩阵的元素可以是NA。
任何帮助，将不胜感激！谢谢!!
答案 0 :(得分：6)
我刚刚意识到这可以通过以下方式实现（使用Reduce函数）：
tmp = Reduce('+', .list)
result = tmp/length(.list)
答案 1 :(得分：4)
这可能更容易通过数组而不是列表来解决，因为R有一些内置的矢量化方法来解决这个问题。
要从.list获取数组，请取消列出并提供相关维度（可以通过查找dim()和.list[[1]]的{{1}}自动生成：
length(.list)然后，通过arr <- array(unlist(.list), dim = c(5,5,2))
获得所需的结果（是的，真的！）
rowMeans() rowMeans(arr, dim = 2)
R> rowMeans(arr, dim = 2)
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 6 11 16 21 26
[2,] 7 12 17 22 27
[3,] 8 13 18 23 28
[4,] 9 14 19 24 29
[5,] 10 15 20 25 30
参数也处理na.rm个案：
NA较慢的方法是使用R> rowMeans(arr, dim = 2, na.rm = TRUE)
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 6 11 16 21 26
[2,] 7 12 17 22 27
[3,] 8 13 18 23 28
[4,] 9 14 19 24 29
[5,] 10 15 20 25 30
，这可能对apply()正在做的事情更有启发性：
rowMeans()即应用均值函数，按行和列维度对数据进行分组。将数组视为一个盒子，盒子的高度是第三个维度。这个盒子由小立方体组成，就像一个红宝石立方体。我们希望在每个行和列组合之上堆叠小立方体的平均值;堆叠在上面的小立方体的平均值（1,1），依此类推。如果您将列表中的多个矩阵视为数组，那么这就是R> apply(arr, 1:2, mean, na.rm = TRUE)
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 6 11 16 21 26
[2,] 7 12 17 22 27
[3,] 8 13 18 23 28
[4,] 9 14 19 24 29
[5,] 10 15 20 25 30
和apply()函数为您所做的事情。
答案 2 :(得分：1)
以下是mapply的一种方式。
matrix(do.call(mapply, c(function(...) mean(unlist(list(...))), .list)), ncol=5)
作为旁注，.list不是将关键字用作变量名称的最佳方式。在R中，句点前缀表示类似“元变量”的内容，当您调用ls()时，这些变量不会显示。您可以list.或更容易阅读list_。