R 在三维数组上应用加权平均值

我试图在三维数组上应用加权平均值

测试数据：

set.seed(1)
arr <- array(round(runif(24, 0, 10)), c(3, 4, 2))
wgt <- matrix(round(runif(12), 1), c(3, 4))

这样就可以了，将我的（3×4×2）数组转换成一个（3×2）矩阵，就像我想要的那样。现在我希望它是加权平均值，而不是正常平均值

apply(arr, c(1, 3), weighted.mean, wgt)
Error in weighted.mean.default(newX[, i], ...) : 
  'x' and 'w' must have the same length

我想这不起作用，可能是因为加权平均值对矩阵不起作用。（我需要一个mapply或应用程序内部的东西）。不管怎样，我想我会先乘以然后求和，这样做加权平均值：

apply(arr, c(1, 3), "*", wgt)
, , 1

      [,1] [,2] [,3]
 [1,]  0.9  1.2  1.8
 [2,]  3.6  0.8  3.6
 [3,]  0.0  0.0  0.0
 [4,]  0.4  0.8  0.8
 [5,]  2.7  3.6  5.4
 [6,]  2.7  0.6  2.7
 [7,]  4.5  3.5  3.0
 [8,]  0.6  1.2  1.2
 [9,]  1.5  2.0  3.0
[10,]  1.8  0.4  1.8
[11,]  7.2  5.6  4.8
[12,]  0.7  1.4  1.4

, , 2

      [,1] [,2] [,3]
 [1,]  2.1  1.2  2.4
 [2,]  2.0  2.8  4.0
 [3,]  0.0  0.0  0.0
 [4,]  0.8  2.8  0.4
 [5,]  6.3  3.6  7.2
 [6,]  1.5  2.1  3.0
 [7,]  2.0  4.0  4.5
 [8,]  1.2  4.2  0.6
 [9,]  3.5  2.0  4.0
[10,]  1.0  1.4  2.0
[11,]  3.2  6.4  7.2
[12,]  1.4  4.9  0.7

结果没有我预期的尺寸。实际上，我想：

for(i in 1:dim(arr)[3]) print(arr[,, i] * wgt)
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]  0.9  3.6  4.5  0.2
[2,]  1.6  1.8  4.2  1.6
[3,]  0.0  2.7  3.0  1.4
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]  2.1  2.0  2.0  0.4
[2,]  1.6  6.3  4.8  5.6
[3,]  0.0  3.0  4.5  0.7

最后：

> temp <- array(NA, c(3, 4, 2))
> for(i in 1:dim(arr)[3]) temp[,, i] <- arr[,, i] * wgt
> apply(temp, c(1, 3), sum)
     [,1] [,2]
[1,]  9.2  6.5
[2,]  9.2 18.3
[3,]  7.1  8.2

你知道哪里出了问题，我该怎么解决吗

---

谢谢

在您的

apply

中，“wgt”是一个按原样传递的（矩阵），像

weighted.mean（arr[1,1]，wgt）

这样的调用必须进行计算，因此会出现错误。你可以用apply（arr*c（wgt），c（1，3），sum）来简化你的代码。或者，甚至可以尝试一下colSums（aperm（arr*c（wgt），c（2，1，3））的效率。谢谢@alexis_laz，这很有效。我仍然不明白为什么

apply（arr，c（1，3），“*”，wgt）

不起作用，但是你的

arr*c（wgt）

无论如何效果更好。至于速度，对于我的真实数据，culSums选项更快，但我的数据量不够大，无法看出它的速度有多快。使用

apply（arr，c（1，3），deparse）

查看数组的哪个部分每次都被传递到

“*”

——对于每个“i”和“k”，您都会得到一个

arr[i，k]*wgt

已评估调用。使用deparse的技巧非常有趣，我已记下它以备将来使用！这让我了解了如何修复代码<代码>数组（应用（arr，c（3），“*”，wgt），c（3,4,2））相当于您的

arr*c（wgt）

。您的代码仍然更好，但是我们看到apply工作了，但是维度丢失了。再次感谢。在您的

apply

中，“wgt”是一个按原样传递的（矩阵），像

加权的调用。必须计算平均值（arr[1,1]，wgt）

，因此会出现错误。你可以用apply（arr*c（wgt），c（1，3），sum）来简化你的代码。或者，甚至可以尝试一下colSums（aperm（arr*c（wgt），c（2，1，3））的效率。谢谢@alexis_laz，这很有效。我仍然不明白为什么

apply（arr，c（1，3），“*”，wgt）

不起作用，但是你的

arr*c（wgt）

无论如何效果更好。至于速度，对于我的真实数据，culSums选项更快，但我的数据量不够大，无法看出它的速度有多快。使用

apply（arr，c（1，3），deparse）

查看数组的哪个部分每次都被传递到

“*”

——对于每个“i”和“k”，您都会得到一个

arr[i，k]*wgt

已评估调用。使用deparse的技巧非常有趣，我已记下它以备将来使用！这让我了解了如何修复代码<代码>数组（应用（arr，c（3），“*”，wgt），c（3,4,2））相当于您的

arr*c（wgt）

。您的代码仍然更好，但是我们看到apply工作了，但是维度丢失了。再次感谢。

> temp <- array(NA, c(3, 4, 2))
> for(i in 1:dim(arr)[3]) temp[,, i] <- arr[,, i] * wgt
> apply(temp, c(1, 3), sum)
     [,1] [,2]
[1,]  9.2  6.5
[2,]  9.2 18.3
[3,]  7.1  8.2

apply(arr, c(1), "*", wgt)
apply(arr, c(2), "*", wgt)
apply(arr, c(3), "*", wgt)
apply(arr, c(1, 2), "*", wgt)
apply(arr, c(1, 3), "*", wgt)
apply(arr, c(2, 3), "*", wgt)
apply(arr, c(1, 2, 3), "*", wgt)