ut aMultiplication проблем с матрицами

Question

Я использую скрипт, найденный в «Руководстве пользователя по функциональным индексам» для расчета индекса функционального разнесения. Тем не менее, сценарий был пронизан ошибками и проблемами. Мне удалось запустить скрипт, но он дает неверный ответ.

Он использует три матрицы, которые заключаются в следующем:

изобилие:

 S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 
Palm 6 3 0 1 0 16 0 2 3 
Forest 2 0 2 1 2 1 3 0 2 

minsp:

 min 
S1 25.3038 
S2 19.5750 
S3 60.5880 
S4 16.2864 
S5 46.1040 
S6 10.9056 
S7 8.7570 
S8 2.1289 
S9 4.1730 

maxsp:

 max 
S1 44.7344 
S2 22.6966 
S3 75.1817 
S4 17.8176 
S5 50.7472 
S6 33.3660 
S7 14.3341 
S8 3.3947 
S9 10.2510 

Я думаю, что это должно производить два разные nu в зависимости от двух участков Palm и Forest. Вместо этого он производит два одинаковых числа. Я смотрел на нее и обнаружил, что проблема швов пар из этих строк коды:

Siteminsp <- abundance*minsp 
Siteminsp <- minsp[apply(Siteminsp,1,function (x) sum(x,na.rm=T))!=0, ,drop = FALSE] 

Sitemaxsp <- abundance*maxsp 
Sitemaxsp <- maxsp[apply(Sitemaxsp,1,function (x) sum(x,na.rm=T))!=0, ,drop = FALSE] 

Вместо abundance*minsp производящего новую матрицу, где минимальное значение для каждого вида было умноженная на обилие этого вида в каждый сайт. Функция умножает первое количество видов на первое значение min min вида, затем первое количество видов в другом месте до второго значения min, затем второе количество видов по третьему значению и так далее.

Я пропустил понимание того, что должно происходить здесь?

Может кто-нибудь объяснить, что происходит, потому что я полностью из идей. Вот весь сценарий, если это полезно:

rownames(Abundance1) <- Abundance1[,1] 
Abundance <- Abundance1[,-1] 
Abundance <- Abundance[,order(colnames(Abundance))] 

rownames(min1) <- min1[,1] 
minsp <- min1[,-1, drop= FALSE] 
minsp <- minsp[order(rownames(min1)), , drop = FALSE] 

rownames(max1) <- max1[,1] 
maxsp <- max1[,-1, drop=FALSE] 
maxsp <- maxsp[order(rownames(max1)), , drop = FALSE] 

globalFRI <- function(minsp,maxsp) { 
    deltaS <- list() 

    for (j in 1:ncol(minsp)) 
    { 
    xx <- cbind(minsp[,j], maxsp[,j]) 
    xx <- xx[apply(xx,1,function(z) sum(is.finite(z))==2),] 
    xx <- xx[order(xx[,1]),] 
    z <- c(0, nrow(xx)) 
    i <- 1 
    b <- xx[1, 2] 
    while (i < nrow(xx)) 
    { 
     if (b < xx[i+1,1]) z <- c(z, i) 
     b <- ifelse(b >= xx[i+1,2], b, xx[i+1,2]) 
     i <- i+1 
     if (i==nrow(xx)) break 
    } 
    group <- factor(rep(1:(length(z)-1), diff(sort(z)))) 
    deltaS[[j]] <- tapply(xx[,2], group, max) - tapply(xx[,1], group, min) 
    } 

    globalFRIs <- sapply(deltaS, sum)} 

globalFRIAll <- globalFRI(minsp,maxsp) 

Abundance2 <- Abundance 
Abundance2[Abundance2 != 0] <- 1 
abundance <- data.matrix(Abundance) 

IndexFRIs <- function(Abundance,minsp,maxsp,globalFRI) { 

    Siteminsp <- abundance*minsp 
    Siteminsp <- minsp[apply(Siteminsp,1,function (x) sum(x,na.rm=T))!=0, ,drop = FALSE] 

    Sitemaxsp <- abundance*maxsp 
    Sitemaxsp <- maxsp[apply(Sitemaxsp,1,function (x) sum(x,na.rm=T))!=0, ,drop = FALSE] 

    deltaS <- list() 
    for (j in 1:ncol(Siteminsp)) 
    { 
    xx <- cbind(Siteminsp[,j], Sitemaxsp[,j]) 
    xx <- xx[apply(xx,1,function(z) sum(is.finite(z))==2),] 
    xx <- xx[order(xx[,1]),] 
    z <- c(0, nrow(xx)) 
    i <- 1 
    b <- xx[1, 2] 
    while (i < nrow(xx)) 
    { 
     if (b < xx[i+1,1]) z <- c(z, i) 
     b <- ifelse(b >= xx[i+1,2], b, xx[i+1,2]) 
     i <- i+1 
     if (i==nrow(xx)) break 
    } 
    group <- factor(rep(1:(length(z)-1), diff(sort(z)))) 
    deltaS[[j]] <- tapply(xx[,2], group, max) - tapply(xx[,1], group, min) 
    } 
    RI <- sapply(deltaS, sum) 
    FRI1 <- RI/globalFRI 
    FRIs <- mean(FRI1) 

} 

FRIs <- apply(Abundance2,1,IndexFRIs,minsp,maxsp,globalFRIAll) 

dput (изобилие):

structure(c(6L, 2L, 3L, 0L, 0L, 2L, 1L, 1L, 0L, 2L, 16L, 1L, 
0L, 3L, 2L, 0L, 3L, 2L), .Dim = c(2L, 9L), .Dimnames = list(c("Palm", 
"Forest"), c("S1", "S2", "S3", "S4", "S5", "S6", "S7", "S8", 
"S9"))) 

dput (minsp):

structure(list(min = c(25.3038, 19.575, 60.588, 16.2864, 46.104, 
10.9056, 8.757, 2.1289, 4.173)), .Names = "min", row.names = c("S1", 
"S2", "S3", "S4", "S5", "S6", "S7", "S8", "S9"), class = "data.frame") 

dput (maxsp):

structure(list(max = c(44.7344, 22.6966, 75.1817, 17.8176, 50.7472, 
33.366, 14.3341, 3.3947, 10.251)), .Names = "max", row.names = c("S1", 
"S2", "S3", "S4", "S5", "S6", "S7", "S8", "S9"), class = "data.frame") 

Я думаю, что выход для изобилия * minsp должен b е что-то вроде этого:

 Palm Forest 
S1 151.8228 50.6076 
S2 58.725 0 
S3 0   121.176 
S4 16.2864 16.2864 
S5 92.208 0 
S6 174.489 10.9056 
S7 0   26.271 
S8 4.2578 0 
S9 8.346  12.519 

Answer 1

Вы на самом деле не ищет умножения матриц, но для перемножения двух векторов вместе:

> apply(abundance, 1, `*`, unlist(minsp)) 
#  Palm Forest 
#S1 151.8228 50.6076 
#S2 58.7250 0.0000 
#S3 0.0000 121.1760 
#S4 16.2864 16.2864 
#S5 0.0000 92.2080 
#S6 174.4896 10.9056 
#S7 0.0000 26.2710 
#S8 4.2578 0.0000 
#S9 12.5190 8.3460 

Или еще лучше:

t(abundance) * unlist(minsp)