如何计算两个矩阵的相应列之间的相关性并且不将其他相关性作为输出

我有这些数据

> a
     a    b    c
1    1   -1    4
2    2   -2    6
3    3   -3    9
4    4   -4   12
5    5   -5    6

> b
     d    e    f
1    6   -5    7
2    7   -4    4
3    8   -3    3
4    9   -2    3
5   10   -1    9

> cor(a,b)
           d            e             f
a  1.0000000    1.0000000     0.1767767
b -1.0000000    -1.000000    -0.1767767
c  0.5050763    0.5050763    -0.6964286

我想要的结果只是：

cor(a,d) = 1
cor(b,e) = -1
cor(c,f) = -0.6964286

上面的第一个答案计算所有成对相关性，除非矩阵很大，否则这很好，而第二个答案不起作用。据我所知，高效的计算必须直接完成，例如从 arrayMagic Bioconductor 包中借用的这段代码，可以有效地处理大型矩阵：

> colCors = function(x, y) { 
+   sqr = function(x) x*x
+   if(!is.matrix(x)||!is.matrix(y)||any(dim(x)!=dim(y)))
+     stop("Please supply two matrices of equal size.")
+   x   = sweep(x, 2, colMeans(x))
+   y   = sweep(y, 2, colMeans(y))
+   cor = colSums(x*y) /  sqrt(colSums(sqr(x))*colSums(sqr(y)))
+   return(cor)
+ }

> set.seed(1)
> a=matrix(rnorm(15),nrow=5)
> b=matrix(rnorm(15),nrow=5)
> diag(cor(a,b))
[1]  0.2491625 -0.5313192  0.5594564
> mapply(cor,a,b)
 [1] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
> colCors(a,b)
[1]  0.2491625 -0.5313192  0.5594564