使用两种方法(for循环和apply函数族),计算数组array(c(1:24), dim=c(2,3,4))中的各行的合计值
时间: 2024-09-23 19:11:35 浏览: 27
在R语言中,你可以使用两种方法来计算数组`array(c(1:24), dim = c(2, 3, 4))`中各行的总和:
**方法一:使用for循环**
```R
# 创建数组
array <- array(c(1:24), dim = c(2, 3, 4))
# 初始化总和向量
row_sums <- rep(0, nrow(array))
# 遍历每一行
for (i in 1:nrow(array)) {
row_sums[i] <- sum(array[i, , ])
}
row_sums
```
**方法二:使用apply函数家族(apply、sapply或tapply)**
```R
# 使用apply函数求和,axis=1表示按行操作
row_sums_with_apply <- apply(array, 1, sum)
# 或者使用更简洁的sapply
row_sums_with_sapply <- sapply(array, sum, axis = 1)
# 或者使用tapply,这需要将数组转置一次
array_transposed <- t(array)
row_sums_with_tapply <- tapply(array_transposed[, ], seq_len(nrow(array)), sum)
row_sums_with_sapply
# 或者 row_sums_with_tapply
```
以上两种方法都会得到数组中所有行的总和。
相关问题
vector1 <- c(5,9,3);vector2<-c(10,11,12,13,14);result <-array(c(vector1,vector2),dim=c(2,4,2),以上是用r语言编写的一段代码,用apply()求出所有矩阵行数的总和
这段R语言代码首先定义了两个向量`vector1`和`vector2`,然后将它们组合成一个多维数组`result`,该数组有两层维度,每层4列,第一层对应`vector1`,第二层包含`vector2`的所有元素。然后你想要使用`apply()`函数对所有矩阵的行进行求和。
`apply()`函数在R中用于对数组的各个维度应用特定的功能,如本例中的求和操作。它接受三个参数:要操作的数组、沿哪个维度应用函数以及应用的函数本身。在这个场景下,假设你想对每个矩阵的每一行进行求和,你可以这么用:
```R
result_sum <- apply(result, c(1,2), sum) # 参数c(1,2)表示沿着第一个和第二个维度(即行和列)进行操作
```
这将会返回一个新的数组`result_sum`,其形状保持不变(2x4x2),但是每个元素都是相应行元素之和。如果你只想得到单个总和,可以进一步取结果的第一维(也就是所有行的总和):
```R
total_row_sums <- apply(result, 1, sum) # 参数1表示仅对第一维度(即行)求和
```
向量的定义和数组的定义有什么区别在r语言中
向量和数组在R语言中是两种不同的数据结构。
向量是一种基本的数据结构,它可以存储相同类型的元素,并且可以进行向量运算。向量可以通过c()函数来创建,例如:
```r
# 创建一个数值型向量
x <- c(1, 2, 3)
# 创建一个字符型向量
y <- c("a", "b", "c")
```
数组是一种多维的数据结构,可以存储相同类型的元素。数组可以通过array()函数来创建,例如:
```r
# 创建一个二维数组
x <- array(c(1, 2, 3, 4), dim = c(2, 2))
# 输出数组
x
[,1] [,2]
[1,] 1 3
[2,] 2 4
```
可以看出,向量只有一维,而数组可以有多维。另外,向量可以通过运算符进行向量运算,而数组需要使用专门的函数进行运算,例如apply()函数可以对数组进行行或列计算。