R 添加多个列表

我的研究结果储存在列表中

我总共有1000个列表，它们都是相同的维度

每个列表包含39个元素，它们是不同维度的矩阵

我想将这些列表相加，然后除以1000

我想不出一个办法

例如：

a<-matrix(0,nrow=5,ncol=6)
b<-matrix(0,nrow=2,ncol=10)

list1 <- list(a,b)

a<-matrix(0,nrow=5,ncol=6)
b<-matrix(0,nrow=2,ncol=10)

list2 <- list(a,b)

a<-matrix(0,nrow=5,ncol=6)
b<-matrix(0,nrow=2,ncol=10)

list3 <- list(a,b)

---

a我最近为此实现了一些递归实用程序函数。但是，它们不检查前提条件（长度相等，元素的可和性）

编辑：我已经修复了评论中提到的问题。for循环被高阶函数取代，且该函数具有更好的错误行为。该函数还处理更复杂的列表结构，例如包含其他包含数字元素的列表。它比OP要求的更复杂，但我认为它值得保留，以防有人需要递归解决方案

sum_numeric_lists <- function(...){
  lists <- list(...)

  if (length(unique(sapply(lists, length))) > 1) {
    stop("lists are not of equal length")
  }

  Map(function(...) {
    elems <- list(...)
    if (length(unique(sapply(elems, class))) > 1) {
      stop("corresponding elements have different types")
    }
    if (is.list(elems[[1]])) {
      sum_numeric_lists(...)
    } else if(is.numeric(elems[[1]])){
      Reduce(`+`, elems)
    } else {
      warning("lists contain types other than numeric, which are preserved as NULL elements")
      NULL
    }
  }, ...)

}


devide_numeric_list_by <- function(l, divisor){

  lapply(X = l, FUN = function(elem) {
    if (is.list(elem)) {
      devide_numeric_list_by(elem, divisor)
    } else if(is.numeric(elem)){
      elem / divisor
    } else {
      warning("lists contain types other than numeric, which are preserved as NULL elements")
      NULL
    }
  })

}

avg_numeric_lists <- function(...){
  sum_l <- sum_numeric_lists(...)
  devide_numeric_list_by(sum_l, length(list(...)))
}

您可以组合使用
Map
和
Reduce
并使用
mget
将所有列表收集到一个列表中

a<-matrix(1,nrow=5,ncol=6)
b<-matrix(10,nrow=2,ncol=10)

list1 <- list(a,b)
list2 <- list(a,b)
list3 <- list(a,b)

l <- mget(ls(pattern = '^list\\d+$'))
(fl <- Reduce(function(x, y) Map(`+`, x, y), l))

# [[1]]
#      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
# [1,]    3    3    3    3    3    3
# [2,]    3    3    3    3    3    3
# [3,]    3    3    3    3    3    3
# [4,]    3    3    3    3    3    3
# [5,]    3    3    3    3    3    3
# 
# [[2]]
#      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
# [1,]   30   30   30   30   30   30   30   30   30    30
# [2,]   30   30   30   30   30   30   30   30   30    30

Map(`/`, fl, 1000)

# [[1]]
#       [,1]  [,2]  [,3]  [,4]  [,5]  [,6]
# [1,] 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003
# [2,] 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003
# [3,] 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003
# [4,] 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003
# [5,] 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003
# 
# [[2]]
#      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
# [1,] 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03  0.03
# [2,] 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03  0.03

a每个矩阵在每个列表中的位置都是相同的，因此我想将每个矩阵添加到同一个矩阵。列表中是否包含实际结果，以及单独的变量，如
list1
，
list2
。。。？或者它们存储在其他列表中？它们存储在单独的Rdata文件中。我正在努力摆脱R，所以我想提到的是，R有一个特定的语法来表示（否则无效）标识符，通过“
+
”（即带反勾），在这里使用字符串，虽然有效，是一个奇怪的黑客，如果R有一个合适的类型系统就不应该工作。这么说来，回答得很好。这是一种习惯，从打电话、图书馆等活动中延续下来。我来编辑一下。你投了反对票吗？在您指定列表来自1000个.RData文件之前，我写了这个答案。。。但是我想你会对另一个答案感到高兴的。我也没有否决这个，但它不是很好的代码。它很难读取，循环可能应该被适当的高阶列表函数所取代。此外，它还可以从正确的错误处理中获益，而不是将字符串写入结果中（很少有适合的情况）。
do.call(what = avg_numeric_lists, args = mget(ls(pattern = '^list\\d+$')))

a<-matrix(1,nrow=5,ncol=6)
b<-matrix(10,nrow=2,ncol=10)

list1 <- list(a,b)
list2 <- list(a,b)
list3 <- list(a,b)

l <- mget(ls(pattern = '^list\\d+$'))
(fl <- Reduce(function(x, y) Map(`+`, x, y), l))

# [[1]]
#      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
# [1,]    3    3    3    3    3    3
# [2,]    3    3    3    3    3    3
# [3,]    3    3    3    3    3    3
# [4,]    3    3    3    3    3    3
# [5,]    3    3    3    3    3    3
# 
# [[2]]
#      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
# [1,]   30   30   30   30   30   30   30   30   30    30
# [2,]   30   30   30   30   30   30   30   30   30    30

Map(`/`, fl, 1000)

# [[1]]
#       [,1]  [,2]  [,3]  [,4]  [,5]  [,6]
# [1,] 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003
# [2,] 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003
# [3,] 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003
# [4,] 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003
# [5,] 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003
# 
# [[2]]
#      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
# [1,] 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03  0.03
# [2,] 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03 0.03  0.03