以下是一个示例代码，演示了如何按组逐个计算R的元素：

import numpy as np

# 假设有一个R矩阵，包含10个组，每个组有5个元素
R = np.random.randint(1, 10, size=(10, 5))
print("原始R矩阵：")
print(R)

# 定义一个函数，用于按组逐个计算R的元素
def calculate_element(group, element):
    # 在这里定义你的计算逻辑
    return group[element] + 1

# 创建一个与R相同大小的矩阵result，用于存储计算后的结果
result = np.zeros_like(R)

# 使用两层循环遍历R的每个元素，并调用calculate_element函数进行计算
for i in range(R.shape[0]):
    for j in range(R.shape[1]):
        result[i, j] = calculate_element(R[i], j)

print("计算后的结果矩阵：")
print(result)

在这个示例中，我们首先创建了一个10x5的随机矩阵R，表示有10个组，每个组有5个元素。然后我们定义了一个函数calculate_element，该函数接收一个组和元素的索引，并返回计算后的值。在主循环中，我们使用两层循环遍历R的每个元素，并调用calculate_element函数进行计算，将结果存储到result矩阵中。最后，我们打印出计算后的结果矩阵。

请根据实际需求，在calculate_element函数中定义你自己的计算逻辑。