Question

我喜欢R中的矩阵，我想得到：

Max off - diagonal elements
Min off – diagonal elements
Mean off –diagonal elements

使用对角线我使用max（diag（A）），min（diag（A）），mean（diag（A））并且工作得很好

但对于非对角线我试过

dataD <- subset(A, V1!=V2)

Error in subset.matrix(A, V1 != V2) : object 'V1' not found

使用：

colMeans(dataD) # get the mean for columns

但是我无法获得dataD b / c它说对象'V1'找不到

谢谢！

Answer 1

此处row()和col()辅助函数非常有用。使用@James A，我们可以使用这个小技巧获得上部非对角线：

> A[row(A) == (col(A) - 1)]
[1]  5 10 15

通过这个

和更低的对角线：

> A[row(A) == (col(A) + 1)]
[1]  2  7 12

这些可以推广给你想要的任何对角线：

> A[row(A) == (col(A) - 2)]
[1]  9 14

并且不需要任何子集。

然后，在这些值上调用您想要的任何函数是一件简单的事情。 E.g：

> mean(A[row(A) == (col(A) - 1)])
[1] 10

如果根据我的评论，你的意思是除了对角线以外的所有内容，请使用

> diag(A) <- NA
> mean(A, na.rm = TRUE)
[1] 8.5
> max(A, na.rm = TRUE)
[1] 15
> # etc. using sum(A, na.rm = TRUE), min(A, na.rm = TRUE), etc..

所以这不会迷失，Ben Bolker建议（在评论中）上面的代码块可以使用我上面提到的row()和col()函数更加整齐地完成：

mean(A[row(A)!=col(A)])
min(A[row(A)!=col(A)])
max(A[row(A)!=col(A)])
sum(A[row(A)!=col(A)])

这是一个更好的解决方案。

Answer 2

在一行简单的代码中：

对于矩阵A，如果您希望找到上部的最小，第一四分位数，中位数，平均值，第三四分位数和最大值 和降低对角线：

summary(c(A[upper.tri(A)],A[lower.tri(A)]))。

Answer 3

适当子集化矩阵的diag将为您提供非对角线。例如：

A <- matrix(1:16,4)
#upper off-diagonal
diag(A[-4,-1])
[1]  5 10 15
#lower off-diagonal
diag(A[-1,-4])
[1]  2  7 12

Answer 4

要获得一个向量，其中包含矩阵的每个列或行的非对角线元素的最大值，需要更多步骤。在寻找帮助时我被引导到这里。也许其他人会这样做，所以我提供这个解决方案，我用我在这里学到的东西找到了。

诀窍是创建一个只有非对角线元素的矩阵。考虑：

> A <- matrix(c(10,2,3, 4,10,6, 7,8,10), ncol=3)
> A
     [,1] [,2] [,3]
[1,]   10    4    7
[2,]    2   10    8
[3,]    3    6   10
> apply(A, 2, max)
[1] 10 10 10

使用建议的索引进行子集化，A[row(A)!=col(A)]按列顺序生成非对角线元素的向量：

> v <- A[row(A)!=col(A)]
> v
[1] 2 3 4 6 7 8

将此返回到矩阵允许使用apply()将选择函数应用于仅非对角线元素的边距。以max函数为例：

> A.off <- matrix(v, ncol=3)
> A.off
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    2    4    7
[2,]    3    6    8
> v <- apply(A.off, 2, max)
> v
[1] 3 6 8

整个操作可以在一行中紧凑地进行密码编码：

> v <- apply(matrix(A[row(A)!=col(A)], ncol=ncol(A)), 2, max)
> v
[1] 3 6 8

Answer 5

将矩阵A乘以1-diag（nofelements）

例如，如果A是4x4矩阵，那么

平均值（A *（1-diag（4））或A *（1-diag（nrow（A）））

当您需要多次运行相同的代码行时，这会更快

Answer 6

除了James的回答之外，我想补充一点，您可以使用diag函数通过A[-diag(A)]直接排除矩阵的所有对角元素。例如，考虑： summary(A[-diag(A)])

R - 矩阵中非对角线元素的最小值，最大值和平均值

6 个答案: