r-循环的另一种方式，以加快计算速度

Question

假设我有一个n*p数据帧。

我计算了一个p*p维的n矩阵列表（在下面的R脚本中命名为listMat），其中每个矩阵都是n个响应的p个变量之间的距离矩阵。

我想计算一个称为normMat的n*n矩阵，每个元素对应于每个成对距离矩阵之间差的范数。例如：normMat[1，2]将是名为"diffMat"的矩阵的范数，其中diffMat是矩阵"listMat"列表的第一个距离矩阵和第二个距离矩阵之间的差。

我写了下面的脚本，效果很好，但我想知道是否有更有效的方法来写它，以避免循环（例如lapply等）并使脚本执行更快。

# exemple of n = 3 distances matrix between p = 5 variables
x <- abs(matrix(rnorm(1:25),5,5))
y <- abs(matrix(rnorm(1:25),5,5))
z <- abs(matrix(rnorm(1:25),5,5))
listMat <- list(x, y, z)
normMat <- matrix(NA,n,n)
for (numRow in 1:n){
  for (numCol in 1:n){
    diffMat <- listMat[[numRow]] - listMat[[numCol]]
    normMat[numRow, numCol] <- norm(diffMat, type="F")
  }  
}

谢谢你的帮助。

Answer 1

尝试：

normMat <- function(x, y) {
    norm(x-y, type="F")
}
sapply(listMat, function(x) sapply(listMat, function(y) normMat(x,y)))