将向量转换为对排列的矩阵
turning a vector into a matrix of the pair permutations
我有一个包含 n 列的时间序列，其中 n >=2。对于每一行，我都试图通过对 n 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,function(x) sapply(row, function(y) perm(x,y)))
[,1] [,2] [,3]
[1,] 0 1 2
[2,] -1 0 1
[3,] -2 -1 0
这种方法行之有效。但我知道这不对。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，但我还没有完全弄明白。 apply 方法很好，但我知道我可以做得更好。在这种情况下，为如图所示的简单减法再现输出将是一个很好的答案，但理想情况下，它会附带一些指示，指向在文档中查找其他类型操作的位置。至于它的价值，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，所以只有上三角很重要，对角线和下三角不会'没有任何信息。
在这种情况下（据我所知）无法完全消除循环。在所有情况下，您都必须计算每个元素对的函数。 R 确实有专门为此构建的函数 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，不一定使用outer更快，但它是设计的内置方法为了这个目的。
编辑：向量化函数
但是，如果函数是矢量化的（如 perm），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
[,1] [,2] [,3]
[1,] 0 -1 -2
[2,] 1 0 -1
[3,] 2 1 0
如果函数针对矢量化进行了优化，速度会更快（但会占用更多内存）
我有一个包含 n 列的时间序列，其中 n >=2。对于每一行，我都试图通过对 n 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,function(x) sapply(row, function(y) perm(x,y)))
[,1] [,2] [,3]
[1,] 0 1 2
[2,] -1 0 1
[3,] -2 -1 0
这种方法行之有效。但我知道这不对。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，但我还没有完全弄明白。 apply 方法很好，但我知道我可以做得更好。在这种情况下，为如图所示的简单减法再现输出将是一个很好的答案，但理想情况下，它会附带一些指示，指向在文档中查找其他类型操作的位置。至于它的价值，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，所以只有上三角很重要，对角线和下三角不会'没有任何信息。
在这种情况下（据我所知）无法完全消除循环。在所有情况下，您都必须计算每个元素对的函数。 R 确实有专门为此构建的函数 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，不一定使用outer更快，但它是设计的内置方法为了这个目的。
编辑：向量化函数
但是，如果函数是矢量化的（如 perm），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
[,1] [,2] [,3]
[1,] 0 -1 -2
[2,] 1 0 -1
[3,] 2 1 0
如果函数针对矢量化进行了优化，速度会更快（但会占用更多内存）