矩阵求和为R中的单个矩阵
alive <- array(0,c(num_samples,num_time_periods,num_groups))
alive[,1,] <- 100
for(i in 2:num_time_periods){
alive[,i,] <- rbinom(num_samples, alive[,i-1,], exp(-delta[,i,]))}
alive
, , 1
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 100 98 94 89 87
[2,] 100 98 96 94 92
[3,] 100 99 95 94 92
, , 2
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 100 98 94 89 87
[2,] 100 98 96 94 92
[3,] 100 99 95 94 92
, , 3
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 100 98 94 89 87
[2,] 100 98 96 94 92
[3,] 100 99 95 94 92
Totalalive <- array(0,c(num_samples,num_time_periods,num_groups))
for(i in 2:num_groups){
Totalalive[,,i] <- sum(alive[,,i])
}
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 300 294 .. .. ..
[2,] 300 294 .. .. ..
[3,] 300 297 .. .. ..
共有1个答案
您可以使用apply在前两个维度上进行拼贴。
因此，如果您的3x5x3数组mm为
mm<-structure(c(0, 0, 0, 4721.565, 4721.565, 4721.565, 4244.95, 4288.055,
4158.742, 3834.17, 3755.25, 3677.222, 3390.485, 3355.014, 3319.538,
0, 0, 0, 4310.424, 4310.424, 4310.424, 3873.18, 3912.528, 3794.482,
3498.017, 3425.959, 3354.792, 3092.831, 3060.493, 3028.149, 0,
0, 0, 3934.859, 3934.859, 3934.859, 3533.586, 3569.504, 3461.75,
3190.963, 3125.172, 3060.271, 2820.944, 2791.468, 2761.986), .Dim = c(3L,
5L, 3L))
然后
apply(mm, c(1,2), sum)
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 0 12966.85 11651.72 10523.15 9304.260
[2,] 0 12966.85 11770.09 10306.38 9206.975
[3,] 0 12966.85 11414.97 10092.28 9109.673
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