Arrays 从n，k维矩阵数组中减去n，k维矩阵

如果我有一个数组A

A <- array(0, c(4, 3, 5))
for(i in 1:5) {
  set.seed(i)
  A[, , i] <- matrix(rnorm(12), 4, 3)
}

---

A可能不是很直观：

A[] <- apply(A, 3, `-`, B)

A[]这就是
sweep
的用途

sweep(A, 1:2, B)

因为您在最后一个数组维度上循环，所以只需执行以下操作：

d <- A - as.vector(B)

d Tnx获得有价值的回复。请告诉我，在保持A[]的同时，我们实际上对R说了些什么？这意味着将A
的元素赋值到括号内。您可能还记得，编制索引时，缺少的维度表示“选择该维度中的所有元素”，例如
mat[1，]
表示“选择矩阵
mat
的第一行和所有列”。在进行一维索引时，此约定也适用，因此
[]
表示“选择所有元素”。它在这里所做的是，在保持其维度不变的情况下，将其赋值到
A
。这在这里是必要的，因为
apply
本身将返回一个二维结构，而我们需要一个三维结果。也许我引入了一些误解，因为在第一篇文章中我写了set.seed（5），只给出了数组最后一维的数值差。然而，我编辑了这篇文章（例如set.seed（I）），可能会让我的意图更加直观和清晰。不过，非常感谢您的回复@菜鸟：我想你没有意识到我的答案和你的答案是一样的。你是对的！我得到了不同的结果，因为我用错误的矩阵B检查了你的建议…我的错。TnxYet另一个强大的命令，其名称完全不直观（对非统计学家而言）。。。我爱你！名称与“应用”不同。
sweep(A, 1:2, B)

d <- A - as.vector(B)