將函數（分位數）應用於矩陣行並使用結​​果修改行

Question

我有一個矩陣A，填充有形狀為10x10的隨機值。 如何在每行上執行一個函數（查找第75個分位數），並用該結果除以A的那一行中的每個元素？

在下面的嘗試中，我得到q的一個值，但是q至少應為10個值（每行一個）。 在這一點上，我應該能夠對A/q逐元素除法。 我究竟做錯了什么？

A <- matrix(rnorm(10 * 10), 10, 10)
q <- c(quantile(A[1,], 0.75))
A/q

Answer 1

有rowQuantiles從matrixStats包：

library(matrixStats)
res <- A / rowQuantiles(A, probs=0.75)

結果一樣嗎？

identical(apply(A, 1, quantile, probs=0.75), rowQuantiles(A, probs=0.75))
[1] TRUE

它更快嗎？

library(microbenchmark)

    microbenchmark(apply=apply(A, 1, quantile, probs=0.75),
                   matStat=rowQuantiles(A, probs=0.75))
    Unit: microseconds
        expr     min       lq    mean   median      uq       max neval cld
       apply 788.298 808.9675 959.816 829.3515 855.154 13259.652   100   b
     matStat 246.611 267.2800 278.302 276.1180 284.386   362.075   100  a 

在這個矩陣上，絕對可以。

在更大的矩陣（1000 X 1000）上呢？

A <- matrix(rnorm(1e6), 1000, 1000)

microbenchmark(apply=apply(A, 1, quantile, probs=0.75),
               matStat=rowQuantiles(A, probs=0.75))
Unit: milliseconds
    expr       min       lq     mean    median       uq      max neval cld
   apply 115.57328 123.4831 183.1455 139.82021 308.3715 353.1725   100   b
 matStat  74.22657  89.2162 136.1508  95.41482 113.0969 745.1526   100  a 

不那么引人注目，但仍然可以（忽略最大值）。

Answer 2

通過使用apply解決了該問題，如下所示：

A <- matrix(rnorm(10 * 10), 10, 10)
q <- apply(A, 1, quantile, probs = c(0.75),  na.rm = TRUE)
A <- A/q

從技術上講，它回答了這個問題，但是矢量化方法會很好。