向量化R中的循环，该循环对矩阵中每行中的所有值求和

我没有找到我的问题的答案，虽然它看起来很简单-如果这已经得到了回答，请原谅我。我正在处理定向加权网络数据，我想通过对每个邻居的值求和，并通过边的权重加权，计算每个节点对其传出邻居的某些属性的“暴露”

这是一个非常简单的循环。g[]是我得到的邻接矩阵：

    library(igraph)
    #Data example
    relations <- data.frame(from=c("Bob", "Cecil", "Cecil", "David", "David", "Esmeralda"),
                            to=c("Alice", "Bob", "Alice", "Alice", "Bob", "Alice"),
                            weight=c(4,5,5,2,1,1))
    g <- graph.data.frame(relations, directed=TRUE)                 

    # Loop
    for (i in c(1:nrow(g[]))){
      nodes$neigh_activity[[i]] <- sum(nodes[which(g[i,]>0), ]$activity*g[i, which(g[i,]>0)])
    }

库（igraph）
#数据示例
从这个答案来看，关系：

从这个答案中：

感谢回答的人

经过一番思考后，我的问题似乎措词不当：我不想对accross行求和，而是想使用行值定义权重和索引，以便与其他数据帧中的值求和

无论如何，我找到了我的答案！简单代数是一条出路：

nodes$neigh_activity<-g[]%*%as.matrix(nodes$activity)

nodes$neigh_activity感谢回答问题的人

经过一番思考后，我的问题似乎措词不当：我不想对accross行求和，而是想使用行值定义权重和索引，以便与其他数据帧中的值求和

无论如何，我找到了我的答案！简单代数是一条出路：

nodes$neigh_activity<-g[]%*%as.matrix(nodes$activity)

节点$neigh\u活动什么是
节点
？ie你有
sum（节点…
Hi！是抱歉，节点是具有节点属性的data.frame。无论如何，我找到了答案。非常感谢。什么是
节点
？ie你有
sum（节点…
Hi！是抱歉，节点是具有节点属性的data.frame。无论如何，我找到了答案。非常感谢。