R 如何在多个矩阵上有效地应用函数-列的平均值

因此，我对矩阵和函数是新手，我正在尝试解决如何应用一个函数来计算多个矩阵的列平均值

以下是一些虚拟马蒂斯：

A <- matrix(c(1,2,3,4,5,6,7,8,9),nrow=3)
B <- matrix(c(9,8,7,6,5,4,3,2,1),nrow=3)

---

A我们将矩阵保存在
列表中，使用
vapply
在
列表中循环，并获得
colMeans

vapply(list(A, B), colMeans, numeric(3))
#      [,1] [,2]
#[1,]    2    8
#[2,]    5    5
#[3,]    8    2

或使用
聚合

aggregate(do.call(rbind, list(A, B)), list(rep(1:2, each = 3)), FUN = mean)


或者使用
tidyverse

library(tidyverse)
list(A, B) %>%
      map(~ .x %>%
              as.data.frame %>%
               summarise_all(mean))
#[[1]]
#  V1 V2 V3
#1  2  5  8

#[[2]]
#  V1 V2 V3
#1  8  5  2

tidyverse通道可以链接用于不同的目的。也可以按操作分组

list(A, B) %>%
    map_df(as.data.frame, .id = 'grp') %>%
    group_by(grp) %>%
    summarise_all(mean)
# A tibble: 2 x 4
#  grp      V1    V2    V3
#  <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
#1 1         2     5     8
#2 2         8     5     2

列表（A，B）%>%
map_df（as.data.frame，.id='grp'）%>%
分组依据（grp）%>%
总结所有（平均值）
#一个tibble:2x4
#grp V1 V2 V3
#     
#1 1         2     5     8
#2 2         8     5     2
创建一个列表，然后对该列表中的每个元素应用
colMeans

lst <- list(A, B)
lapply(lst, colMeans)
#[[1]]
#[1] 2 5 8

#[[2]]
#[1] 8 5 2

lst感谢@akrun提供了深入的答案，结果很好，很高兴看到替代方法。接下来的问题是：如何在tidyverse示例中添加na.rm=True方面？@Lmm您可以添加
summary\u all（mean，na.rm=True）
lst <- list(A, B)
lapply(lst, colMeans)
#[[1]]
#[1] 2 5 8

#[[2]]
#[1] 8 5 2