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如何将函数应用于R中matrix（或dataframe）的每一行

假设我有一个2×2的matrix和一个把2个vector作为它的一个参数的函数。 我想将这个函数应用到matrix的每一行，并得到一个n向量。 如何在R中做到这一点？ 例如，我想计算三点的2D标准正态分布的密度： bivariate.density(x=c(0,0),mu=c(0,0), sigma=c(1,1), rho=0){ exp(-1/(2*(1-rho^2))*(x[1]^2/sigma[1]^2+x[2]^2/sigma[2]^2-2*rho*x[1]*x[2]/(sigma[1]*sigma[2]))) * 1/(2*pi*sigma[1]*sigma[2]*sqrt(1-rho^2)) } out=rbind(c(1,2),c(3,4),c(5,6)); 如何将函数应用到每一行？ 如何通过指定的方式将除了点之外的其他参数的值传递给函数？ 谢谢！

分组函数（tapply，by，aggregate）和* apply family

每当我想在R中“映射”py时，我通常会尝试在apply系列中使用函数。 然而，我从来没有完全理解它们之间的差异 – 如何将input/分组input的function，输出的结果，甚至是input的内容我经常只是通过他们，直到我得到我想要的。 有人可以解释如何使用哪一个？ 我目前（可能不正确/不完整）的理解是… sapply(vec, f) ：input是一个向量。 输出是一个向量/matrix，其中元素i是f(vec[i]) ，给出一个matrix，如果f有一个多元素输出 lapply(vec, f) ：与sapply相同，但是输出是列表？ apply(matrix, 1/2, f) ：input是一个matrix。 输出是一个向量，其中元素i是f（matrix的行/列） tapply(vector, grouping, f) ：output是一个matrix/数组，其中matrix/数组中的一个元素是该vector的分组g处的f的值，并且g被推到行/列名 by(dataframe, grouping, f) ：让g是一个分组。 将f应用于组/数据框的每一列。 漂亮的打印分组和每列的f的值。 aggregate(matrix, grouping, f) ：类似于，但不是漂亮地打印输出，聚合将所有东西都粘到数据框中。 旁边的问题：我还没有学会plyr或重塑 – 将plyr或reshape完全取代所有这些？