错误“需要 numeric/complex matrix/vector 个参数”,即使参数是矩阵

Error “requires numeric/complex matrix/vector arguments”, even when arguments are matrices

我在写一些计算简单汇总统计的函数时,遇到了一个我不明白的错误。显然,我创建了一个 class matrix 的对象,当我试图在矩阵乘法中使用它时会抛出一个错误。下面的 MWE 计算 iris 数据集中的组均值(在 l.apply.out2 中)以及每个组均值的分量之和(在 l.apply.out1 中)。这两个对象然后在 data.frame 中绑定在一起。

现在,我的假设是我可以做进一步的计算,但使用 as.matrix 将上面的 data.frame 转换为矩阵,但下面的代码给出了错误 Error in as.matrix(dat) %*% matrix(1, 3, 1) : requires numeric/complex matrix/vector arguments

data(iris)
s <- split(iris[,1:4],iris[,5])
l.apply.out1 <- lapply(s,function(x) {sum(colMeans(x))})
l.apply.out2 <- lapply(s,colMeans)

dat <- data.frame(rbind(matrix(l.apply.out1,1,3),matrix(unlist(l.apply.out2),4,3)))
as.matrix(dat)%*%matrix(1,3,1)

我可以通过使用 rbind.data.frame 来避免错误 - 以下工作正常:

dat <-  rbind.data.frame(l.apply.out1,l.apply.out2)
as.matrix(dat)%*%matrix(1,3,1)

无论如何,哪个显然更干净、更好,但我真的很想知道我的第一个示例中到底出了什么问题?

让我们看看当您这样做时会发生什么 as.matrix(l.apply.out2):

data(iris)
s <- split(iris[,1:4], iris[,5])
l.apply.out1 <- lapply(s, function(x) {sum(colMeans(x))})
l.apply.out2 <- lapply(s, colMeans)

as.matrix(l.apply.out1)
#>            [,1]  
#> setosa     10.142
#> versicolor 14.292
#> virginica  17.14
as.matrix(l.apply.out2)
#>            [,1]     
#> setosa     Numeric,4
#> versicolor Numeric,4
#> virginica  Numeric,4

reprex package (v0.2.1)

于 2018-10-08 创建

这就是您的问题所在。我在这里发现有趣的是,当它似乎与您真正想要的东西背道而驰时,您根本就在使用 lapply()sapply() 很容易给您:

(s.apply.out1 <- sapply(s, function(x) {sum(colMeans(x))}))
#>     setosa versicolor  virginica 
#>     10.142     14.292     17.140
(s.apply.out2 <- sapply(s, colMeans))
#>              setosa versicolor virginica
#> Sepal.Length  5.006      5.936     6.588
#> Sepal.Width   3.428      2.770     2.974
#> Petal.Length  1.462      4.260     5.552
#> Petal.Width   0.246      1.326     2.026

rbind(s.apply.out1, s.apply.out2) %*% matrix(1,3,1)
#>                [,1]
#> s.apply.out1 41.574
#> Sepal.Length 17.530
#> Sepal.Width   9.172
#> Petal.Length 11.274
#> Petal.Width   3.598

reprex package (v0.2.1)

于 2018-10-08 创建