我有一个矩阵数组。
dims <- c(10000,5,5)
mat_array <- array(rnorm(prod(dims)), dims)
我想执行基于矩阵的运算（例如通过solve函数）在每个矩阵上，但保留数组的完整结构。
到目前为止，我已经提出了3个选择：
Option 1：一个循环，它完全符合我的要求，但笨重且效率低下。
mat_inv <- array(NA, dims)
for(i in 1:dims[1]) mat_inv[i,,] <- solve(mat_array[i,,])
Option 2: The apply函数，它更快、更清晰，但将每个矩阵压缩为一个向量。
mat_inv <- apply(mat_array, 1, solve)
dim(mat_inv)
[1] 25 10000
我知道我可以将输出维度设置为与输入维度相匹配，但我很担心这样做会弄乱索引，特别是如果我必须应用非相邻维度（例如，如果我想跨维度 2 反转） ）。
Option 3: The aaply函数从plyr包，它正是我想要的，但比其他包慢得多（4-5倍）。
mat_inv <- plyr::aaply(mat_array, 1, solve)
是否有任何选项可以结合速度base::apply具有多功能性plyr::aaply?
