从R中的双for循环打印对象

这里有嵌套for循环的代码。我希望接收的输出是嵌套循环生成的矩阵列的平均值矩阵。因此，内部循环应该运行随机向量的1000次模拟，每次运行一个函数。这本身就可以很好地工作，并将输出放入R。但是我想将嵌套循环的输出保存到一个对象（一个1000行11列的矩阵），然后只打印该矩阵的colMeans，由外部循环执行

我认为问题在于我将内环的结果分配给obj矩阵的步骤。我尝试过obj[I]，obj[I]，obj[[I]]等的每一种变体，但都没有成功。R告诉我它是一个只有一维的物体

x=ACexp

obj=matrix(nrow=1000,ncol=11,byrow=T)          #create an empty matrix to dump results into
for(i in 1:ncol(x)){                           #nested for loops    
  a=rep(1,times=i)                             #repeat 1 for 1:# columns in x    
  b=rep(0,times=(ncol(x)-length(a)))           #have the rest of the vector be 0    
  Inv=append(a,b)                              #append these two for the Inv vector    
  for (i in 1:1000){                         #run this vector through the simulations    
      Inv2=sample(Inv,replace=FALSE)           #randomize interactions    
      temp2=rbind(x,Inv2)    
      obj[i]<-property(temp2)                   #print results to obj matrix     
  }    
print.table(colMeans(obj))                   #get colMeans and print to excel file    
}

x=ACexp
obj=矩阵（nrow=1000，ncol=11，byrow=T）#创建一个空矩阵以将结果转储到
for（i in 1:ncol（x））{#嵌套for循环
a=rep（1，times=i）#对1重复1:#x中的列
b=rep（0，乘以=（ncol（x）-长度（a））#让向量的其余部分为0
Inv=append（a，b）#为Inv向量追加这两个
对于（1:1000中的i）{#在模拟中运行这个向量
Inv2=样本（Inv，替换=假）#随机化交互作用
temp2=rbind（x，Inv2）
obj[i]当整个矩阵被修改时，您会重复将其打印到屏幕上，但您的注释是“打印到excel文件”。我猜您实际上是想将数据保存到文件中。请删除print.table命令，并在循环完成后使用write.table（）

（我的首选选项…请参见？write.table以选择您喜欢的选项）
由于您的代码不可复制，我们无法完全说出您想要的内容。但是，我猜该属性返回了一个数字，您希望将其放在
obj
矩阵的正确行/列位置，您将其称为
obj[row，col]
。但这样做会有问题，因为您的两个循环都使用相同的索引
i
。也许类似的方法适合您

obj <- matrix(nrow=1000,ncol=11,byrow=T)       #create an empty matrix to dump results into
for(i in 1:ncol(x)){                           #nested for loops    
  Inv <- rep(c(1,0), times=c(i, ncol(x)-i))    #repeat 1 for 1:# columns in x, then 0's   
  for (j in 1:nrow(obj)){                      #run this vector through the simulations    
      Inv2 <- sample(Inv,replace=FALSE)        #randomize interactions    
      temp2 <- rbind(x,Inv2)    
      obj[j,i] <- property(temp2)              #save results in obj matrix     
  }    
}
write.csv(colMeans(obj), 'myFile.csv')         #get colMeans and print to csv file   

obj
obj <- matrix(nrow=1000,ncol=11,byrow=T)       #create an empty matrix to dump results into
for(i in 1:ncol(x)){                           #nested for loops    
  Inv <- rep(c(1,0), times=c(i, ncol(x)-i))    #repeat 1 for 1:# columns in x, then 0's   
  for (j in 1:nrow(obj)){                      #run this vector through the simulations    
      Inv2 <- sample(Inv,replace=FALSE)        #randomize interactions    
      temp2 <- rbind(x,Inv2)    
      obj[j,i] <- property(temp2)              #save results in obj matrix     
  }    
}
write.csv(colMeans(obj), 'myFile.csv')         #get colMeans and print to csv file