如果矩阵存储在R中的列表中，如何乘以矩阵元素？

• Z时代
• 2024-01-10
• 分类：综合

如果矩阵存储在列表中，则要乘以矩阵元素，我们可以使用Reduce函数。例如，如果我们有四个名为M1，M2，M3和M4的矩阵存储在名为List的列表对象中，那么可以使用命令Reduce（“ *”，List）完成所有四个矩阵中每个元素的相乘。 。

例1

M1<−matrix(rpois(16,5),nrow=4)
M2<−matrix(rpois(16,5),nrow=4)
M3<−matrix(rpois(16,5),nrow=4)
M4<−matrix(rpois(16,5),nrow=4)
List1<−list(M1,M2,M3,M4)
List1

[[1]]
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 6 2 7 7
[2,] 5 5 3 6
[3,] 4 5 4 5
[4,] 4 5 5 6
[[2]]
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 6 1 4 5
[2,] 3 3 2 7
[3,] 4 6 6 2
[4,] 5 4 5 1
[[3]]
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 5 8 4 3
[2,] 6 3 4 7
[3,] 3 4 6 6
[4,] 8 4 6 5
[[4]]
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 8 5 6 3
[2,] 5 8 5 6
[3,] 5 6 6 6
[4,] 6 3 7 4

示例

Reduce("*",List1)

    [,1]  [,2] [,3] [,4]
[1,] 1440  80  672   315
[2,] 450  360  120   1764
[3,] 240  720  864   360
[4,] 960  240  1050  120

例2

M5<−matrix(rnorm(16),nrow=4)
M6<−matrix(rnorm(16),nrow=4)
M7<−matrix(rnorm(16),nrow=4)
M8<−matrix(rnorm(16),nrow=4)
List2<−list(M5,M6,M7,M8)
List2

[[1]]
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] −1.17500558 −0.3789481 1.2981585 1.5304519
[2,] −0.33537105 −0.4601639 1.0195614 −1.7230808
[3,] −0.57899091 0.4287061 0.3032158 −0.6126850
[4,] 0.03140941 0.4583744 0.7866852 −0.1935998
[[2]]
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] −0.1394339 0.6452931 −1.458856 −1.4520165
[2,] 0.7778936 0.3316287 −1.059017 −0.8774907
[3,] −0.0217808 −1.0909818 1.522260 −1.8202440
[4,] −0.2098468 1.7168821 1.077953 −1.2487498
[[3]]
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] −0.3480945 0.6093628 1.787201 0.68324551
[2,] −0.8298829 −0.3769359 −2.241507 0.25608527
[3,] −0.2502319 −0.9952626 −1.003563 −0.14128627
[4,] −0.5800064 0.1270392 −2.348742 −0.02443073
[[4]]
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 0.48629108 0.9983532 0.09931089 −2.0465883
[2,] 0.64408048 −0.6223245 0.97689259 −0.1141492
[3,] −0.08891064 −0.4889505 0.74757018 −1.0521619
[4,] 1.07069199 −0.7117454 1.10459033 0.5326226

示例

Reduce("*",List2)

[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] −0.0277333189 −0.14876368 −0.3361325 3.107409654
[2,] 0.1394449283 −0.03579720 2.3643025 −0.044198320
[3,] 0.0002805705 −0.22760390 −0.3462877 0.165786599
[4,] 0.0040931664 −0.07115793 −2.2000741 −0.003145837

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