Question

我正在尝试在列数很少且行数很多的矩阵中对每一行进行排序。 R中有这个矢量化版本吗？更具体地说，让我们将种子设置为10并制作一个示例矩阵：

set.seed(10)
example.matrix = replicate(12,runif(500000))

要订购example.matrix，我会，

ordered.example = apply(example.matrix,1,order)

但这很慢，我会更喜欢更快的东西。作为类比，

rowSums(example.matrix)

优先，

apply(example.matrix,1,sum)

非常感谢。

Answer 1

这有点快（关键位为order(row(em), em)）：

set.seed(10)
em <- replicate(12,runif(500000))
system.time(a <- matrix(em[order(row(em), em)], nrow=nrow(em), byrow=TRUE))
#    user  system elapsed 
# 5.36    0.12    5.80 

set.seed(10)
example.matrix <- replicate(12,runif(500000))
system.time(ordered.example <- apply(example.matrix,1,order))
#    user  system elapsed 
#   13.36    0.09   15.52 

identical(a, ordered.example)
# [1] FALSE

Answer 2

这是一种加速10倍的方法。它专门针对您的示例而定制，根据您的实际数据，此方法可能有效，也可能无效。

这个想法是将0添加到第一行，添加到第二行，依此类推，然后将其折叠为向量，对其进行排序，然后重新组合成矩阵：

N = 12; M = 500000; d = replicate(N,runif(M))

system.time(d1<-t(apply(d, 1, order)))
#   user  system elapsed 
#  11.26    0.06   11.34 

system.time(d2<-matrix(order(as.vector(t(matrix(as.vector(d) + 0:(M-1), nrow = M)))) -
                       rep(0:(M-1), each = N)*N, nrow = M, byrow = T))
#   user  system elapsed 
#   1.39    0.14    1.53 

# Note: for some reason identical() fails, but the two are in fact the same
sum(abs(d1-d2))
# 0

R中的矢量化顺序

2 个答案: