R中两个矩阵（data.frames）列上的余弦相似性

我有两个矩阵，有相当多的列；通常为1000 x 40000。我需要得到相应行之间的余弦相似性。之前，我使用的是applyM，2，FUN=functionvreturncossimm，V，其中M是一个矩阵，而V是一个向量。我不知道如何直接将向量V转换成矩阵，然后只得到所需的相应列。目前，我使用的是for循环，但效率非常低。我的代码是这样的：

for (i in 1:nrow(m1)) {
    m1$CosSim[i] = cossim(as.numeric(m1[i,1:39998]),
        as.numeric(m2[i,1:39998]))
}

请告诉我如何正确使用apply函数族？

尽可能避免使用for循环并应用于矩阵。这会减慢一切。我所知道的这个规则的唯一例外是，如果矩阵的一个维度比另一个维度小得多，那么你的循环正好在更小的维度上

下面的代码直接在矩阵上计算余弦距离。它返回一个长度为nrowxMat的向量，该向量包含第n行向量的余弦作为其第n个元素。当然，nrowxMat=nrowyMat 这是假定的

cosine_dist <- function(xMat, yMat){
     numerator <- rowSums(xMat * yMat)
     denominator <- sqrt(rowSums(xMat^2))*sqrt(rowSums(yMat^2))
     return(numerator / denominator)
}