为何使用sapply处理矩阵数据后得到NaN值？求解决方法

为什么会出现NaN？ #

你用sapply处理矩阵时，它会逐个提取矩阵的每个元素作为参数传入自定义函数。对于单个数值来说，min(x)和max(x)都是它本身，分母max(x)-min(x)等于0，除以0就会得到NaN。

解决方案 #

根据你的需求，分两种情况处理：

1. 对整个矩阵的所有值做归一化（缩放到0-1区间） #

直接对整个矩阵进行向量式运算即可，不需要循环/遍历：

datas <- as.matrix(rnorm(100, mean=90, sd=5))
normalized_datas <- (datas - min(datas)) / (max(datas) - min(datas))

2. 按行/列单独做归一化 #

如果需要按行或列分别归一化，用apply代替sapply：

• 按列归一化：

  normalized_cols <- apply(datas, 2, function(x) (x - min(x)) / (max(x) - min(x)))
  

• 按行归一化：

  normalized_rows <- apply(datas, 1, function(x) (x - min(x)) / (max(x) - min(x)))
  

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