Question

我正在尝试计算一长串序列之间的成对差异的数量，并将其重新放回矩阵形式。这是我想要做的一个玩具示例。

library(MiscPsycho)
b <- c("-BC", "ACB", "---") # Toy example of sequences
workb <- expand.grid(b,b)
new <- c(1:9)

# Need to get rid of this for loop somehow
for (i in 1:9) {
new[i] <- stringMatch(workb[i,1], workb[i,2], normalize="NO")
}

workb <- cbind(workb, new)
newmat <- reShape(workb$new, id=workb$Var1, colvar=workb$Var2)

a <- c("Subject1", "Subject2", "Subject3") #Relating it back to the subject ID
colnames(newmat) <- a
rownames(newmat) <- a
newmat

我对使用apply函数不是很熟悉，但是我想用它来替换for循环，考虑到我有大量的序列，这可能会变慢。（stringMatch函数来自MiscPsycho）。请让我知道如何提高效率！

非常感谢！

Answer 1

要获得那些“成对距离”，我会做类似的事情：

  Vm <- Vectorize(stringMatch)
  nex <- outer(b,b, FUN=Vm, normalize = "NO")
 nex
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    0    3    2
[2,]    3    0    3
[3,]    2    3    0

Answer 2

替换循环

new <- apply(workb, 1, function(x) stringMatch(x[[1]],x[[2]], normalize="NO"))

Answer 3

我会创建一个获取索引i并返回new[i]的函数。

myfun <- function(i) {
  stringMatch(workb[i, 1], workb[i, 2], normalize='NO')
}

然后你可以apply沿着你的新载体：

workb$new <- unlist(lapply(new, myfun))

一般情况下，您在R中正确使用了for loop。您已经预先分配了向量new并填充了它而不是增长它。

如何使用apply而不是for循环for stringMatch函数？

3 个答案: