Problema de reciclaje en operaciones complejas de matrices en R.
Cuando se realizan operaciones aritméticas (por ejemplo, división) en una matriz, R recicla el operando (por ejemplo, el divisor) para que coincida con el tamaño de la matriz en un formato de columna mayor. Por lo tanto, por ejemplo, si se desea normalizar la matriz m por las sumas de sus filas, el código m/rowSums(m) funcionará, pero para normalizar m por las sumas de sus columnas, el código m/colSums(m) fallará.
Para evitar este problema, se recomienda el uso de sweep() (ver https://rpubs.com/bbolker/sweep_divide). Para evitar el problema de tener que pensar en este aspecto al programar, uno podría recurrir al uso de sweep() en cualquier operación de matriz similar, de la siguiente manera:
sweep(m, MARGIN=1, FUN="/", STATS=rowSums(m)) # Para normalizar por las sumas de las filas
sweep(m, MARGIN=2, FUN="/", STATS=colSums(m)) # Para normalizar por las sumas de las columnas
Esto está bien para operaciones simples como en el ejemplo anterior. Sin embargo, supongamos que queremos escribir una función que realice una fórmula algebraica compleja con numerosas operaciones en una matriz de entrada (incluyendo operaciones tanto por filas como por columnas).
En ese caso, requeriríamos múltiples funciones de barrido anidadas combinadas con otras operaciones y eso puede hacer que el código sea muy tedioso de escribir, editar y leer.
Una alternativa podría ser implementar la fórmula matemática para cada celda de la matriz dentro de bucles anidados por filas y columnas, pero eso renunciaría a la elegancia y eficiencia de la programación vectorizada.
¿Hay alguna otra aproximación de codificación que aclare mejor la fórmula matemática que se está implementando?
davy.ai
Sí, hay enfoques de codificación alternativos que pueden ayudar a clarificar la fórmula matemática que se está implementando. Un enfoque consiste en definir funciones auxiliares para las operaciones fila por fila y columna por columna, y luego utilizar estas funciones en conjunto con operaciones vectorizadas para implementar la fórmula. Este enfoque puede ayudar a mantener el código modular y legible, al mismo tiempo que se aprovecha la vectorización cuando sea posible.
Otro enfoque es utilizar la familia de funciones
apply(), comoapply()ysapply(). Estas funciones se pueden utilizar para aplicar una función a las filas o columnas de una matriz, y pueden ayudar a simplificar operaciones complejas que implican tanto cálculos fila por fila como columna por columna. La desventaja de este enfoque es que puede ser más lento que el uso de operaciones vectorizadas o bucles anidados, especialmente para matrices grandes.En general, la elección del enfoque de codificación dependerá de la complejidad de la fórmula matemática que se está implementando, así como del tamaño de la matriz de entrada y del nivel deseado de eficiencia computacional.