为了找到两个矩阵 X 和 Y 的行相关性，输出应该具有 X 的第 1 行和 Y 的第 1 行的相关值，...，因此总共有 10 个值（因为有 10 行）：
X <- matrix(rnorm(2000), nrow=10)
Y <- matrix(rnorm(2000), nrow=10)
sapply(1:10, function(row) cor(X[row,], Y[row,]))
现在我该怎么办将此函数应用于两个列表（每个列表包含大约 50 个数据帧）？
考虑列表 A 具有数据帧 $1、$2、$3... 等，列表 B 具有类似数量的数据帧 $1、$2、$3。所以该函数应该应用于listA$1,listB$1 and listA$2,listB$2...列表中的其他数据框依此类推。最后，在比较 1 的情况下我将得到十个值（listA$1 and listB$1）以及其他人。
这可以使用“lapply”来完成吗？
您似乎正在寻找mapply。这是一个例子：
listA <- list(matrix(rnorm(2000), nrow=10),
matrix(rnorm(2000), nrow=10))
listB <- list(matrix(rnorm(2000), nrow=10),
matrix(rnorm(2000), nrow=10))
mapply(function(X,Y) {
sapply(1:10, function(row) cor(X[row,], Y[row,]))
}, X=listA, Y=listB)
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