如何计算R中两个向量的所有子集的相关性？

我在R中工作。我有两个长度向量

n

，比如

a

和

b

。我想计算长度

m

的所有子集的相关性，方法如下：

cor(a[1:m],b[1:m])
cor(a[m+1:2m],b[m+1:2m]) 
...
cor(a[km+1:n],b[km+1:n])

---

现在我用的是自行车，但速度太慢了。如何以更快的方式执行此操作？

首先创建一个分组变量（

索引），然后按组计算相关性：

# Some fake data:
set.seed(123)
df <- data.frame(cbind(a = rnorm(100), b = rnorm(100), index = rep(1:10, each = 10)))

# Loading the pryr package:
library(plyr)

ddply(df, .(index), summarise, "corr" = cor(a, b))
   index        corr
1      1  0.26831285
2      2  0.14373593
3      3  0.21555988
4      4 -0.27461416
5      5 -0.08825786
6      6 -0.58680476
7      7 -0.02613450
8      8 -0.29408586
9      9  0.12030810
10    10 -0.04391428

或使用
数据。表
：

library(data.table)
setDT(df)[,cor(a, b), by = index]

语法建议您无论如何都要使用matlab。。。。问题仍然存在，向量的长度是3172000，子集的长度是61。脚本仍在运行。它持续多长时间？第二个版本对我来说是最快的，它持续不到一秒钟。
library(data.table)
setDT(df)[,cor(a, b), by = index]