R：有什么比 sapply 更快的吗？

Question

假设我有一个包含 7 个项目和 5 个选项的矩阵，以及一个包含 10 个人的向量。我需要计算的是将每个选项的每个项目值乘以每个人的值。我能够通过使用 sapply 来做到这一点，从而产生 5 个不同的矩阵。但是，实际上由于我的数据非常庞大，我想知道是否有比 sapply 更快的其他方法。下面是示例。

set.seed(10)
person<-round(runif(10,-2,2),3)
[1]  0.030 -0.773 -0.292  0.772 -1.659 -1.098 -0.902 -0.911  0.463 -0.281
set.seed(10)
item<-round(matrix(runif(35,0,1),nrow=7),3)
      [,1]  [,2]  [,3]  [,4]  [,5]
[1,] 0.507 0.272 0.358 0.615 0.771
[2,] 0.307 0.616 0.429 0.775 0.356
[3,] 0.427 0.430 0.052 0.356 0.536
[4,] 0.693 0.652 0.264 0.406 0.093
[5,] 0.085 0.568 0.399 0.707 0.170
[6,] 0.225 0.114 0.836 0.838 0.900
[7,] 0.275 0.596 0.865 0.240 0.423

## multiplication
m1<-t(sapply(person, FUN=function(x) item[,1]* x))
m2<-t(sapply(person, FUN=function(x) item[,2]* x))
m3<-t(sapply(person, FUN=function(x) item[,3]* x))
m4<-t(sapply(person, FUN=function(x) item[,4]* x))
m5<-t(sapply(person, FUN=function(x) item[,5]* x))

Answer 1

你正在做这个

A <- outer(person,item)

如图

> all.equal(A[,,1],m1)
[1] TRUE
> all.equal(A[,,2],m2)
[1] TRUE
> all.equal(A[,,3],m3)
[1] TRUE
> all.equal(A[,,4],m4)
[1] TRUE
> all.equal(A[,,5],m5)
[1] TRUE

R：有什么比 sapply 更快的吗？

R: anything faster than sapply?

r

sapply