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与跨产品相反：如何从两个矩阵的交集创建一个新矩阵？

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我在R（女性和男性）中有两张表，其中存在缺席数据 . 我想在它们之间进行成对比较（逐行），以找出每对之间不共享的细胞数量（即细胞总数等于1，而不是雄性，反之亦然） .

我知道交叉积（％*％）与我需要的完全相反 . 它创建了一个新的矩阵，其中包含男性和女性对之间共享单元格的总和（即，两个单元中的总和等于1） .

这是一个示例数据集：

females <- as.data.frame(matrix(c(0,0,0,1,1,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,1,1,0,1,1,1,0,1,1,1), nrow=5, byrow=T))
males <-  as.data.frame(matrix(c(1,0,0,1,1,0,1,0,1,1,1,0,1,0,1,1,1,0,1,1,1,0,1,0,1), nrow=5, byrow=T))
rownames(females) <-c ("female_1","female_2","female_3","female_4","female_5")
rownames(males) <-c ("male_1","male_2","male_3","male_4","male_5")

所以，如果我做交叉产品

as.matrix(females) %*% t(as.matrix(males))

我明白了

male_1 male_2 male_3 male_4 male_5
female_1      2      2      1      2      1
female_2      1      2      0      2      0
female_3      2      1      3      2      3
female_4      3      3      2      4      2
female_5      3      2      3      3      3

但我需要这个（只显示第一行）

male_1 male_2 male_3 male_4 male_5
female_1      1      1      3      2      3
.
.

实际上，我的数据集不对称（我有47个女性和32个男性） .

谢谢你的帮助！！！

r matrix cross-product

2 回答

  • 1

    设置一个对象以接收结果：

    xy <- matrix(NA, nrow(females), nrow(males))
for ( x in 1:nrow(females) ){
        for(y in 1:nrow(males) ){ 
              xy[x,y] <- sum(females[x, 1:ncol(females)] != males[y,1:ncol(males)])}}

    应该也可以使用嵌套的sapply调用，因为不需要单独的“设置”，（因为只有一点点更清洁，与流行的神话相反，不是更快），可能会更清洁一些：

    xy <- sapply( 1:nrow(females) , 
              function(x) sapply( 1:nrow(males) , 
                  function(y) sum( females[x, 1:ncol(females)] != males[y,1:ncol(males)]) ))
 xy
#-----
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]    1    3    2    1    1
[2,]    1    1    4    1    3
[3,]    3    5    0    3    1
[4,]    2    2    3    0    2
[5,]    3    5    0    3    1

dimnames(xy) <- list( rownames(females), rownames(males) )
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  • 0
    inverseCross <- function(females, males){ 
inverse <- data.frame(a=integer(), b=integer(), c=integer(), d=integer(), e=integer()) 
tempRow <- NULL
 for(i in 1:nrow(females)){
for(j in 1:nrow(males)){
sum <- 0
for(k in 1: ncol(males)){
if(females[i,k] != males[j,k]){
sum <- sum + 1
}
}
tempRow <- c(tempRow, sum)
}
inverse[i,] <- tempRow
}
colnames(inverse) <- rownames(males)
rownames(inverse) <- rownames(females)  
inverse
}
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