两个（或更多）嵌套矩阵列表的逐元素平均值

Question

我有两个列表 A_1 和 A_2，每个列表包含两个矩阵。

A_1 <- list(a=matrix(1:8, 2), b=matrix(2:9, 2))

A_2 <- list(a=matrix(10:17, 2), b=matrix(5:12, 2))

我想计算这两个列表的逐元素平均值，结果列表为

tibble::lst((A_1$a + A_2$a)/2, (A_1$b + A_2$b)/2)

我用过

purrr::pmap(list(A_1 , A_2), mean)

但是得到了

Error in mean.default(.l[[1L]][[i]], .l[[2L]][[i]], ...) : 
  'trim' must be numeric of length one`

或

purrr::map2(A_1, A_2, mean)

Error in mean.default(.x[[i]], .y[[i]], ...) : 
  'trim' must be numeric of length one`

Answer 1

在基数 R 中：

item_names  <- names(A_1)

structure(
    lapply(item_names, function(name){
        0.5 * (A_1[[name]] + A_2[[name]])
        ## or, if you want the scalar mean:
        ## mean(A_1[[name]] + A_2[[name]])
    }),
    names = item_names
)


#> $a
#>      [,1] [,2] [,3] [,4]
#> [1,]  5.5  7.5  9.5 11.5
#> [2,]  6.5  8.5 10.5 12.5
#> 
#> $b
#>      [,1] [,2] [,3] [,4]
#> [1,]  3.5  5.5  7.5  9.5
#> [2,]  4.5  6.5  8.5 10.5

Answer 2

你的错误在于使用第二个矩阵作为 mean 的 trim= 参数，这是第二个。您需要 c 连接矩阵。 示例：

mean(1:3, 2:4)
# Error in mean.default(1:3, 2:4) : 'trim' must be numeric of length one

mean(c(1:3, 2:4))
# [1] 2.5

作为解决方案，您可以使用 Map

Map(\(x, y) (x + y)/2, A_1, A_2)
# $a
#      [,1] [,2] [,3] [,4]
# [1,]  5.5  7.5  9.5 11.5
# [2,]  6.5  8.5 10.5 12.5
# 
# $b
#      [,1] [,2] [,3] [,4]
# [1,]  3.5  5.5  7.5  9.5
# [2,]  4.5  6.5  8.5 10.5

或者，为什么不使用数组？

AA_1 <- array(unlist(A_1), dim=c(dim(A_1$a), length(A_1)))
AA_2 <- array(unlist(A_2), dim=c(dim(A_2$a), length(A_2)))

(AA_1 + AA_2)/2
# , , 1
# 
#      [,1] [,2] [,3] [,4]
# [1,]  5.5  7.5  9.5 11.5
# [2,]  6.5  8.5 10.5 12.5
# 
# , , 2
# 
#      [,1] [,2] [,3] [,4]
# [1,]  3.5  5.5  7.5  9.5
# [2,]  4.5  6.5  8.5 10.5

Answer 3

在基础 R 中，我们可以使用：

A <-list(A_1, A_2)
lapply(Reduce(\(x, y)Map('+', x, y), A), '/', length(A))

$a
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]  5.5  7.5  9.5 11.5
[2,]  6.5  8.5 10.5 12.5

$b
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]  3.5  5.5  7.5  9.5
[2,]  4.5  6.5  8.5 10.5

这段代码是通用的，因为我们可以用它来计算多个列表的平均值。请注意，A_1 和 A_2 必须具有相同数量的矩阵，不一定是 2。可以是 10 等。还要注意每个对应的矩阵具有相同的维度。示例如下：

B_1 <- list(matrix(c(1,2,3,4), 2), matrix(c(1,3,4,2), 2),
            matrix(c(1:10), 5), matrix(c(1:20), 5))
B_2 <- lapply(B_1, '*', 2) # In this case, its B_1 * 2
B_3 <- lapply(B_2, '*', 3) #

现在您可以使用上面提供的代码了：

B <-list(B_1, B_2, B_3)
lapply(Reduce(\(x, y)Map('+', x, y), B), '/', length(B))

两个（或更多）嵌套矩阵列表的逐元素平均值

element-wise averages of two (or more) nested lists of matrices

r

list

matrix

nested

elementwise-operations