r - 向量化这个 for 循环(当前行依赖于上面的行)

Question

假设我想创建 n=3 条随机游走路径(路径长度 = 100)，给定一个预生成的正/负矩阵 (100x3)。第一条路径从 10 开始，第二条从 20 开始，第三条从 30 开始:


set.seed(123) <br/>
given.rand.matrix <- replicate(3,sign(rnorm(100))) <br/>
path <- matrix(NA,101,3) <br/>
path[1,] = c(10,20,30)





for (j in 2:101) {<br/>
  path[j,]<-path[j-1,]+given.rand.matrix[j-1,]
<br/>
}


最终值(给定种子和随机矩阵)是 14、6、34...这是期望的结果...但是...

问题:有没有办法向量化 for 循环？问题在于计算时路径矩阵尚未完全填充。因此，将循环替换为
path[2:101,]<-path[1:100,]+given.rand.matrix
主要返回 NA。我只想知道在 R 中是否可以避免这种类型的 for 循环。

非常感谢您。

Answer 1

绝对可向量化:跳过 path 的初始化，并在矩阵上使用 cumsum:

path <- apply( rbind(c(10,20,30),given.rand.matrix), 2, cumsum)

> head(path)
     [,1] [,2] [,3]
[1,]   10   20   30
[2,]    9   19   31
[3,]    8   20   32
[4,]    9   19   31
[5,]   10   18   32
[6,]   11   17   31
> tail(path)
       [,1] [,2] [,3]
[96,]    15    7   31
[97,]    14    8   32
[98,]    15    9   33
[99,]    16    8   32
[100,]   15    7   33
[101,]   14    6   34