如何有效地索引和乘以两个矩阵？

Question

我有两个矩阵 "A"、"B" 和一个数据框 "C"。他们是

A <- matrix(1:10, nrow = 2) 
colnames(A) <- letters[1:5]

B <- matrix(11:16, nrow = 2)
colnames(B) <- letters[6:8]

C <- data.frame(ix1 = c("a", "d"), ix2 = c("f", "h"))

我想创建一个向量 "vec"，长度为 2，值

vec[1] = A[,"a"] %*% B[,"f"]
vec[2] = A[,"d"] %*% B[,"h"]

这可以通过 for 循环轻松完成，但是当 "A"、"B" 和 "C" 的大小增长时，这很耗时。如何高效地做到？

Answer 1

您可以使用 mapply:

vec = mapply(function(u,v) A[,u]%*%B[,v], c('a','d'), c('f','h'))

如果您想使用 data.frame C:

vec = mapply(function(u,v) A[,u]%*%B[,v], as.character(C[,1]), as.character(C[,2]))
#  a   d 
# 35 233

真正重要的是C的行数，A和B的行数可能不是瓶颈：

v1=rnorm(1000000)
v2=rnorm(1000000)

#> system.time(v1%*%v2)
#   user  system elapsed 
#   0.01    0.00    0.02

Answer 2

您可以按如下方式进行矢量化，但我不确定转置的成本如何 A

(vec <- diag(crossprod(A[, as.character(C$ix1)], B[, as.character(C$ix2)])))
## [1]  35 233

如何有效地索引和乘以两个矩阵？

How to index and multiply two matrices efficiently?

indexing

r

matrix