在R中，您可以不使用loop和while来实现这一点。
R基础代码：

paste(colnames(mat), apply(mat, 2, mean, na.rm = T), sep = " = ")

使用以下代码创建矩阵：

mat <- matrix(data = rnorm(100, 10), ncol = 10)
colnames(mat) <- LETTERS[1:10]

它使用 Dataframe 工作：

cars <- mtcars
cmeans <- colMeans(cars)
outputs <- paste0(colnames(cars), ' = ', cmeans)
df <- data.frame(outputs)
df$outputs <- format(df$outputs, justify = 'left')
head(df)
            outputs
1 mpg = 20.090625  
2 cyl = 6.1875     
3 disp = 230.721875
4 hp = 146.6875    
5 drat = 3.5965625 
6 wt = 3.21725

如果您确实是从矩阵开始，则使用colMeans()或apply()是有意义的。例如：

m <- matrix(1:4, ncol = 2)
colnames(m) <- c("white", "black")

colMeans(m)
#> white black 
#>   1.5   3.5
apply(m, 2, mean)
#> white black 
#>   1.5   3.5

创建于2023年3月4日，使用reprex v2.0.2
如果m真的是一个 Dataframe ，这就不是一个好的解决方案，因为它会把它转换成一个矩阵。

sapply(mtcars, mean)
#>        mpg        cyl       disp         hp       drat         wt       qsec 
#>  20.090625   6.187500 230.721875 146.687500   3.596563   3.217250  17.848750 
#>         vs         am       gear       carb 
#>   0.437500   0.406250   3.687500   2.812500

创建于2023年3月4日，使用reprex v2.0.2

colMeans和as.matrix都保留名称，因此这会给出所需的输出，并且比使用 *apply函数之一更高效和自文档化：

cars <- mtcars
cmeans <- colMeans(cars)
as.matrix(cmeans)
#------------
          [,1]
mpg   20.090625
cyl    6.187500
disp 230.721875
hp   146.687500
drat   3.596563
wt     3.217250
qsec  17.848750
vs     0.437500
am     0.406250
gear   3.687500
carb   2.812500

此外，您还可以使用名称为该结构建立索引：

> mat_as_col <- as.matrix(cmeans)
> mat_as_col[c("disp", "wt"), ]
     disp        wt 
230.72188   3.21725 
> mat_as_col[c("disp", "wt"), , drop=FALSE]
          [,1]
disp 230.72188
wt     3.21725