R 如何组合来自不同列的数据，例如给定列周围列的平均值

我试图通过将覆盖给定列周围n列的窗口的平均值赋值来平滑矩阵。我已经设法做到了，但我想看看在使用for循环时，如何使用“R方式”来做到这一点。有没有一种方法可以使用

apply

或同一系列的某些函数来实现这一点

例如：

# create a toy matrix
mat <- matrix(ncol=200);
for(i in 1:100){ mat <- rbind(mat,sample(1:200, 200) )}
# quick visualization
image(t(mat))

}

现在，我们使用

平滑行\u mat（）

和

mat

mat.smooth <- smooth_mat(mat)

---

mat.smooth以下是我如何使用
graster
软件包实现的

首先，创建一个包含随机数据的矩阵，并将其强制为
光栅对象

library(raster)
r <- raster(matrix(sample(200, 200*200, replace=TRUE), nc=200))
plot(r)

下面是我如何使用
光栅
软件包来实现这一点

首先，创建一个包含随机数据的矩阵，并将其强制为
光栅对象

library(raster)
r <- raster(matrix(sample(200, 200*200, replace=TRUE), nc=200))
plot(r)

您可以在矩阵的每一行应用过滤器（运行平均值），如下所示：

apply(k, 1, filter, rep(1/k.d, k.d))

您可以对矩阵的每一行应用过滤器（运行平均值），如下所示：

apply(k, 1, filter, rep(1/k.d, k.d))

apply
只是一个“漂亮的”
循环吗？我认为在性能方面存在一些重要的差异。请参见这里的
apply
是否只是一个“漂亮的”
循环？我认为在性能方面存在一些重要的差异。看这里，为什么这会起作用？它只是对整行应用相同的过滤器，而不是基于行的实际内容。我没有得到什么吗？我现在明白过滤器在做什么了。我犯了一个错误，将其应用于重复多次的相同数字的时间序列，因此没有差异。它是一个时间序列意义上的过滤器-
apply
将获取行的内容，并有效地调用
过滤器（contentsOfRow，rep（1/k.d，k.d））
和
filter
获取行中的每个内容窗口（与第二个参数的长度相同），并生成该窗口中元素的加权和-我给了它相等的权重，因此它将是一个窗口平均值。我现在了解了
filter
是如何工作的，尽管它与apply一起使用时会产生奇怪的结果。具体地说，它是对矩阵的转置。过滤后的行将转换为列。为什么会发生这种情况？在帮助页面中：如果每次调用“FUN”都返回一个长度为“n”的向量，那么“apply”将返回一个维数为“c（n，dim（X）[MARGIN]）的数组-因此，如果您想要基于应用的结果，只需将其包装在一个
t（）
中-或者如果您更愿意使用基于循环的方法，将
过滤器包装在一个循环中。为什么这样做？它只是对整行应用相同的过滤器，而不是基于行的实际内容。我没有得到什么吗？我现在明白过滤器在做什么了。我犯了一个错误，将其应用于重复多次的相同数字的时间序列，因此没有差异。它是一个时间序列意义上的过滤器-
apply
将获取行的内容，并有效地调用
过滤器（contentsOfRow，rep（1/k.d，k.d））
和
filter
获取行中的每个内容窗口（与第二个参数的长度相同），并生成该窗口中元素的加权和-我给了它相等的权重，因此它将是一个窗口平均值。我现在了解了
filter
是如何工作的，尽管它与apply一起使用时会产生奇怪的结果。具体地说，它是对矩阵的转置。过滤后的行将转换为列。为什么会发生这种情况？在帮助页面中：如果每次调用'FUN'都返回长度为'n'的向量，那么'apply'将返回一个维数为'c（n，dim（X）[MARGIN]）的数组-因此，如果您想要基于应用的结果，只需将其包装在一个
t（）
中-或者如果您愿意使用基于循环的方法，将
过滤器包装在一个循环中。谢谢，这是非常有用的。我选择了另一个正确的答案，因为它没有使用外部库。谢谢，这非常有用。我选择了另一个正确的答案，因为它没有使用外部库。