Unikanie wielokrotnego for-pętle w R obliczyć macierz

Question

Więc w trakcie generowania pewne fałszywe dane, aby odebrać mapę pytanie, znalazłem się na piśmie następujące:

# Generate some fake data 
lat <- seq(-90, 90, by = 5) 
lon <- seq(-180, 180, by = 10) 
phi <- matrix(0, nrow = length(lat), ncol = length(lon)) 
i <- 1 
for (l1 in lat) { 
    j <- 1 
    for (l2 in lon) { 
     phi[i, j] <- (sin(pi * l1/180) * cos(pi * l2/180))^2 
     j <- j+1 
    } 
    i <- i+1 
} 
phi <- 1500*phi + 4500 # scale it properly 

Teraz oczywisto te dwa centralne ciałami pętle nie są takie, jak bym chciał. Wygląda na to, że powinienem być w stanie uzyskać mapply lub coś w tym rodzaju, ale niestety to zwraca listę i tak naprawdę nie robi tego, co chcę. Inne aplikacje również nie wydają się robić dobrze.

Czego mi tu brakuje?

Answer 1

Powinieneś spróbować użyć algebry macierzy. Nie ma potrzeby stosowania żadnych funkcji z rodziny zastosowania:

lat <- seq(-90, 90, by = 5) 
lon <- seq(-180, 180, by = 10) 
1500 * tcrossprod(sin(pi * lat/180), cos(pi * lon/180))^2 + 4500 

Answer 2

można użyć outer

x = outer(lat, lon, FUN = function(x,y) {(sin(pi * x/180) * cos(pi * y /180))^2}) 
    identical(x * 1500 + 4500, phi) 
# [1] TRUE 

odpowiedź NBATrends wydaje się być szybszy niż inne rozwiązania. Oto niektóre wartości odniesienia:

library(microbenchmark) 
microbenchmark(within(df, { 
    phi <- (sin(pi * lat/180) * cos(pi * lon/180))^2 
    phi <- 1500*phi + 4500 
}), 1500 * tcrossprod(sin(pi * lat/180), cos(pi * lon/180))^2 + 4500, outer(lat, lon, FUN = function(x,y) {(sin(pi * x/180) * cos(pi * y /180))^2}), 
((as.matrix(l1)%*%t(as.matrix(l2)))^2) * 1500 + 4500) 
Unit: microseconds 
                           expr  min  lq  mean median  uq  max neval 
within(df, {  phi <- (sin(pi * lat/180) * cos(pi * lon/180))^2  phi <- 1500 * phi + 4500 }) 255.670 262.0095 270.50948 266.6880 277.7060 385.467 100 
            1500 * tcrossprod(sin(pi * lat/180), cos(pi * lon/180))^2 + 4500 11.471 12.3770 22.30177 12.9805 13.5850 868.130 100 
       outer(lat, lon, FUN = function(x, y) {  (sin(pi * x/180) * cos(pi * y/180))^2 }) 137.645 139.7590 144.39520 141.5700 145.1925 179.905 100 
              ((as.matrix(l1) %*% t(as.matrix(l2)))^2) * 1500 + 4500 16.301 17.6595 20.20390 19.6215 20.5270 80.294 100 

Answer 3

Dlaczego należy dołączyć do struktury macierzy i używać, aby móc wektoryzować?

df <- expand.grid(lat = seq(-90, 90, by = 5), 
       lon = seq(-180, 180, by = 10)) 
df <- within(df, { 
    phi <- (sin(pi * lat/180) * cos(pi * lon/180))^2 
    phi <- 1500*phi + 4500 
    }) 

Zawsze można przekonwertować z powrotem, postępując zgodnie z instrukcjami: here.

Answer 4

algebra liniowa może być prostsze do zastosowania, ponieważ są po prostu mnożąc element mądry dwa wektory, które mogą być wykonywane przez V * U^T. W R mnożenie macierzy wynosi %*%.

lat <- seq(-90, 90, by = 5) 
lon <- seq(-180, 180, by = 10) 

l1 <- sin(pi * lat/180) 
l2 <- s(pi * lon/ 180) 

# compute the matrix 
phi <- as.matrix(l1)%*%t(as.matrix(l2)) 
# square each element of the matrix 
phi <- phi^2 
# scale properly 
# square each element of the matrix 
phi <- 1500*phi + 4500 

Answer 5

Korzystanie sapply(), ale wolałbym outer() rozwiązanie:

#using sapply 
phi_1 <- 
    t(
    sapply(lat, function(l1) 
     sapply(lon, function(l2)(sin(pi * l1/180) * cos(pi * l2/180))^2)) 
) * 1500 + 4500 

#compare result 
identical(phi_1, phi) 
# [1] TRUE