如何在矩阵上使用for循环

Question

假设我有一个矩阵：

A <- matrix(c(2,4,3,1,5,7), nrow=3, ncol=2)
colnames(A) <- c ("x", "y")

A
     x y
[1,] 2 1
[2,] 4 5
[3,] 3 7

是否有方法使用for循环访问矩阵的每一行？

我要做的是，每个连续点(x，y)之间的欧几里德距离。因此，在这个例子中，我可以找到以下之间的总距离：

(2,1)和(4,5)

(4,5)和(3,7)

首先，我要找出两点之间的距离，即：

(2,1) and (4,5)    =>   (|4-2|,|5-1|)    =>      (2,4)
(4,5) and (3,7)    =>   (|3-4|,|7-5|)    =>      (1,2)

然后我把它转换成欧几里得距离：

(2,4)   =>    sqrt(2^2 + 4^2)    => 4.47
(1,2)   =>    sqrt(1^2 + 2^2)    => 2.24

和总距离

4.47 + 2.24 = 6.71

我很有信心，如果我可以以向量的形式访问矩阵的每一行，我可以很容易地对其进行编码。然而，我希望听到更好的方法来做这件事。

我还考虑将矩阵转换为列表列表(即(x，y)点的列表，其中每个点都是x和y值的列表)，或者点的列表(x，y)。

我在编程方面不是很有经验，我刚刚开始使用R，所以如果我说不通的话，很抱歉。

Answer 1

然而，我希望听到更好的方法来做这件事。

R已经为诸如dist这样的距离计算内置了函数，例如：

out <- as.matrix(dist(A))
#         1        2        3
#1 0.000000 4.472136 6.082763
#2 4.472136 0.000000 2.236068
#3 6.082763 2.236068 0.000000

您可以使用以下方法提取非对角线，这是您想要的值：

row(out) - col(out)==1
#      [,1]  [,2]  [,3]
#[1,] FALSE FALSE FALSE
#[2,]  TRUE FALSE FALSE
#[3,] FALSE  TRUE FALSE

因此：

out[row(out) - col(out)==1]
#[1] 4.472136 2.236068
sum(out[row(out) - col(out)==1])
#[1] 6.708204

Answer 2

您可以尝试以下方法

for (i in 1:nrow(A))
{
    row = A[i,]
    % Do something with the row
}