R 如何将矩阵第I列中的所有元素提升为I的幂？

我目前正试图根据m个时间段的n个利率选择创建一个累积因子的nxm矩阵。例如，第一行给出了一个单位以r1的利率累积的演化，第二行给出了以r2的利率累积的演化，依此类推。这应该给我一个矩阵，看起来像

1+r1    (1+r1)^2    (1+r1)^3    ...
1+r2    (1+r2)^2    (1+r2)^3    ...
1+r3    (1+r3)^2    (1+r3)^3    ...
 .
 .
 .

为此，我创建了一个表单矩阵

1+r1    1+r1    1+r1    ...
1+r2    1+r2    1+r2    ...
1+r3    1+r3    1+r3    ...
 .
 .
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（行数不变）并希望将第i行中的每个元素提高到i的幂次方（不使用循环）。如何做到这一点？

一个选项是循环列序列，提取矩阵列并将其提升到索引的幂次

sapply(seq_len(ncol(m1)), function(i) (1 + m1[,i])^i)
#      [,1] [,2] [,3]   [,4]     [,5]
#[1,]    2   49 1728  83521  5153632
#[2,]    3   64 2197 104976  6436343
#[3,]    4   81 2744 130321  7962624
#[4,]    5  100 3375 160000  9765625
#[5,]    6  121 4096 194481 11881376

---

或者不使用循环，使用

col

索引，该索引将返回与原始矩阵相同的维度，然后对相同维度矩阵进行幂运算

(m1 + 1)^col(m1)
#    [,1] [,2] [,3]   [,4]     [,5]
#[1,]    2   49 1728  83521  5153632
#[2,]    3   64 2197 104976  6436343
#[3,]    4   81 2744 130321  7962624
#[4,]    5  100 3375 160000  9765625
#[5,]    6  121 4096 194481 11881376

或者另一个选项是

rep

(m1 + 1)^(rep(seq_len(ncol(m1)), each = nrow(m1)))

数据

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m1一个选项是循环列序列，提取矩阵列并将其提升到索引的幂次方

sapply(seq_len(ncol(m1)), function(i) (1 + m1[,i])^i)
#      [,1] [,2] [,3]   [,4]     [,5]
#[1,]    2   49 1728  83521  5153632
#[2,]    3   64 2197 104976  6436343
#[3,]    4   81 2744 130321  7962624
#[4,]    5  100 3375 160000  9765625
#[5,]    6  121 4096 194481 11881376


或者不使用循环，使用
col
索引，该索引将返回与原始矩阵相同的维度，然后对相同维度矩阵进行幂运算

(m1 + 1)^col(m1)
#    [,1] [,2] [,3]   [,4]     [,5]
#[1,]    2   49 1728  83521  5153632
#[2,]    3   64 2197 104976  6436343
#[3,]    4   81 2744 130321  7962624
#[4,]    5  100 3375 160000  9765625
#[5,]    6  121 4096 194481 11881376

或者另一个选项是
rep

(m1 + 1)^(rep(seq_len(ncol(m1)), each = nrow(m1)))

数据
m1第二个选项会更快吗？我想避免循环的原因完全是因为速度太慢了。@JohnSmith这取决于，如果你有一个非常大的矩阵，那么做循环可能会更好，因为无循环的解决方案必须从
列加载另一个大矩阵，第二个选项会更快吗？我想避免循环的原因完全是因为速度太慢。@JohnSmith这取决于，即如果你有一个非常大的矩阵，那么做循环可能会更好，因为无循环的解决方案必须从
列加载另一个大矩阵