例如：令M为某个矩阵mXn矩阵，其中n足够大以至于无法手动输入。
tmp_list [1] <-M [，1：10]
tmp_list [2] <-M [，11：20]
。。。
tmp_list [last] <-M [end-9，end]
我正在研究的问题有点像蒙特卡罗，重复了一个涉及随机mXn矩阵的实验100K次。我对R还是很陌生，我已经使用了for循环来完成它，但是显然花费了很长时间。因此，我希望将每个“实验”分配给列表的元素并使用lapply。
让我们来看一个简单的案例，您可以从那里扩展它
假设n = 100，发展您的起点
n<-100
byParam<-10
starts<-seq(1, n-(byParam-1), by=byParam)
然后l
tmp_list<-lapply(starts, function(startIndex) M[, startIndex:(startIndex+(byParam-1)])
如果n不是10的整数倍（或者您将“ byParam”设置为等于），则只有一种方法变得更加复杂。如果是这种情况，则可以开发起始索引和结束索引，然后使用mapply代替
#given start and end indeces
tmp_list<-mapply(function(startInd, endInd){
M[, startInd:endInd},
startInd=starts, endInd=ends)
现在lapply和mapply仍然是迭代的，所以我不希望在时间效率上有大的改进
编辑
在评论中进行讨论之后，这里是整个设置的解决方案，而不仅仅是上述问题
tmp_list<-lapply(1:1000, function(i){
vect<-sample(c(0,1), 10*1000, replace=TRUE)
dim(vect)<-c(10, 1000)
vect
})
让我们分解一下，它使一切变得非常简单。
我们首先创建一个长度为10 * 1000（每个子矩阵中元素的数量）的1和0的随机样本。然后，我们可以通过将向量的dim属性分配为c（10，1000）来将其整齐地转换为矩阵，从而将其形式更改为10行和1000列。然后，将其返回到索引i的列表中。我们套用超过1：1000，或迭代1000次。
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