在R中的矩阵上使用apply函数-Java 学习之路

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我在R中有一个矩阵，格式如下：

我需要将每行的值与行D＆E中的相应值进行比较 . 例如：

if(mat[1,1] == 1 && mat[1,4]==1)
   vec[1]+=1
else if(mat[1,1] == 1 && mat[1,5]==1)
   vec[1]-=1

基本上，如果第4列中的1的数量大于第5列中的1的数量，则 vec 将为正数 .

为此，我传递使用apply函数，该函数按行调用元素，然后运行从1到列数的循环，并执行上述条件，如下所示：

outputv = vector(,ncol(mat))

A <- function(vec){

    for(i in 1:length(vec)-2)
      {
         if(vec[i]==1 &&vec[length(vec)-1]==1)
             outputv[i] = outputv[i] + 1
         else if(vec[i] == 1&& vec[length(vec)-2]==1)
             outputv[i] = outputv[i] - 1
      }

}
apply(mat,1,A)

我确实认识到循环不是一种有效的方法，但即使采用这种方法，outputv中的值都是0 .

给定输入矩阵的预期输出v将是

0 1 2

对于第一列，1出现在第1行和第3行 . 在第一行第4列中，有1，减1.第3第5列有1，所以加1总= -1 1 = 0

1 回答

逻辑运算＆等同于二进制乘法 . 因此，您可以将条件简化为逐列乘法，然后计算总和 .

> mat <- as.matrix(read.table(
+ text = "
+ A B C D E
+ 1 0 0 1 0
+ 0 0 1 0 1
+ 1 1 1 0 1", header = TRUE ) )
> 
> outputv <- rep(0, ncol(mat)-2 )     # initialize vector with zeros
> 
> for (n in 1:(ncol(mat)-2) )         # calculate outputv in loop
+   outputv[n] <- sum( mat[,n]*(-mat[,ncol(mat)-1] +mat[,ncol(mat)]) )   
> outputv
[1] 0 1 2
> vec <- sum(outputv)
> vec
[1] 3

但最好（和快速）的解决方案可能是基于矩阵乘法的这种方法：

- (mat[,ncol(mat)-1] %*% mat[,1:(ncol(mat)-2)] ) +
  mat[,ncol(mat)] %*% mat[,1:(ncol(mat)-2)]

它提供了所需的输出：

A B C
[1,] 0 1 2

回复于 2024-05-09T01:33:28+08:00

在R中的矩阵上使用apply函数

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