将向量乘以R中矩阵的最佳和最快方法

我有一个向量

v

和一个矩阵

m

。我想在R中得到以下结果。我怎么做

     v = c(1, 2)
     m = matrix(c(1, 0, 1, 1, 0, 2.5, 3.5, 4.3, 2, 5.5), nrow = 5)
     result = matrix(c(1, 0, 1, 1, 0, 5, 7, 8.6, 4, 11), nrow = 5)
     > result
         [,1] [,2]
    [1,]    1  5.0
    [2,]    0  7.0
    [3,]    1  8.6
    [4,]    1  4.0
    [5,]    0 11.0

---

*

按元素进行乘法，但需要按列进行乘法

t( t(m) * v)

或者使用矩阵乘法

m %*% diag(v)

---

一种方法是将

v

制成与

m

大小相同的矩阵，然后进行乘法

> v[col(m)]*m
     [,1] [,2]
[1,]    1  5.0
[2,]    0  7.0
[3,]    1  8.6
[4,]    1  4.0
[5,]    0 11.0

---

有人可能会将Rcpp替代方案添加到该答案中的基准列表中。我想它应该会赢……类似于

Rcpp:：：cppFunction（“arma:：mat sweep_mcolvec（arma:：mat A，arma:：colvec x）{A.each_col（）*=x；return A；}”，dependens=“RcppArmadillo”）

。我的笔记本电脑最近没有很好地进行基准测试，所以不会是我。嗨@Frank，我尝试了你的Rcpp代码，得到了

错误：没有匹配的'arma:：Mat:：each_col（）[with eT=double]（）*=x

我不是Rcpp专家，所以这就是我所知道的。