R 将矩阵转换为部分平均矩阵

我有一个320*25的矩阵，我想用这种方式转换成64*25的矩阵：新矩阵的每一行应该有旧矩阵每5行的平均值，然后它们将以类似的方式被某个向量归一化。下面您可以看到我是如何尝试实现这一点的：

for (x in c(1:64)){

      helping.matrix[x,] = colSums(original.matrix[((5*(x-1)+1):5*x),])/sum(vector[((5*(x-    1)+1):5*x)])

}

不幸的是，这不起作用，返回以下错误：

inheritsx，data.frame中出错：下标超出范围

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好的，这可能会做到-如果你有没有NA:s的数值

m <- matrix(runif(320*25),320)
k <- 5
m2 <- rowsum(m, rep(seq(nrow(m)/k), each=k))/k

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您尝试实现这一点的方式存在许多问题。首先，它有助于使示例重现：

original.matrix <- matrix(1:(320*25), nrow=320, ncol=25)

这里的索引表达式非常狂野，不符合您的要求。例如，当x=2，5*x-1+1:5*x=12，10。这与你设定的目标不符。当x=9时，表达式返回的值大于original.matrix中的行数，这就是为什么会出现越界错误。下一个问题发生在我们到达目的地时

vector[((5*(x-1)+1):5*x)])

在这里，您试图将向量作为数据对象进行索引。但向量不是一个数据对象，它是一个函数。也许你想要c5*x-1+1:5*x？无论如何，从你的问题来看，这段代码的目的并不明确，所以我不能在这里提供太多建议

好的，让我们重新开始。我解决这个问题的方法是制作一个索引向量，映射到要应用求和函数的组：

groups <- rep(1:(320/5), each=5)

接下来，使用循环或apply family函数迭代组。for-loop方法类似于

helping.matrix <- matrix(nrow=64, ncol=25)
for(i in unique(groups)) {
helping.matrix[i,] <- colSums(original.matrix[groups == i,])
}

基于应用的方法看起来像

helping.matrix <- Reduce(rbind, by(original.matrix, groups, colSums))

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我省略了应该被某个向量规范化的部分，因为我不清楚那里到底应该发生什么。

比我最初想象的要简单！我已经定义了helpin.matrix。当我建立索引时，我试着这样做：例如，对于x=1，我们有5*1-1+1=1，5*x=1，这非常有帮助。matrix[1，]=colSumsoriginal.matrix[5*1-1+1:5*1]，我希望这意味着帮助。matrix[1，]=colSumsoriginal.matrix[1:5，]。矩阵的第1行到第5行。答案：并不意味着分裂。向量也是一样。这种索引甚至可以用于向量！你的倒数第二个代码就是我最初想要的！Thanks@DonC5*x-1+1:5*x对x=1有效。但这是x的唯一有效值。看看c1:10{catpastex=，x，：，5*x-1+1:5*x\n}中的forx。是的，索引与向量有关，但与向量函数无关。例如，c1:10[1]是完全合理的，但向量[1]不是，除非您保存了名为vector的向量，在这种情况下，请参见install.packagesfortunes；图书馆财富；幸运狗。

helping.matrix <- matrix(nrow=64, ncol=25)
for(i in unique(groups)) {
helping.matrix[i,] <- colSums(original.matrix[groups == i,])
}

helping.matrix <- Reduce(rbind, by(original.matrix, groups, colSums))