Question

我试图了解R中的循环和函数。所以我将自己设置为以下情况：我有一个成对相关矩阵：

dados<-matrix(rnorm(100),5,5)
colnames(dados)<-c('A','B','C','D','E')
rownames(dados)<-c('A','B','C','D','E')
dados
cor<-cor(dados)

我想要使用循环，并且如果条件用于保留具有值＆gt;的变量的组合。 0.5我的对象。但是，我找不到在矩阵的行和列中重新配置成对camparisson的方法。

我尝试过以下代码：

**＃是我无法解决的情况......

for (i in 1:nrow(cor)){
 for (j in 1:ncol(cor)){

    # Here I think that I need args for compare each row with each column of my cor matrix, but I can't find these lines!

   if (cor[i,j]>0.5){

    # Here I think that need a new matrix with 3 columns for combine variables of row (A to E), column(A to E) and values (> 0.5). I' cant find these lines too!
    }
  }
}

有人帮我思考解决这个问题的方法吗？

感谢您的帮助！

Answer 1

你显然不需要循环：

set.seed(12)
dados           <- matrix(rnorm(100), 5, 5)
colnames(dados) <- c('A', 'B', 'C', 'D', 'E')
r               <- cor(dados)

您可以使用which索引相关矩阵中大于.5

的元素

inds   <- which(r > .5, arr.ind = TRUE) # arr.ind = TRUE will return you a matrix of indices
r2     <- r[inds]
rows   <- rownames(r)[inds[, 1]]
cols   <- colnames(r)[inds[, 2]]
result <- cbind(rows, cols, r2)

对于R中的成对相关矩阵中的循环

1 个答案: