我有一个类似于这个的表，并且想要计算A列和B列之间的比例。例如：
A B C D E F
[1,] 187 174 183 115 101 104
[2,] 451 166 177 842 101 133
[3,] 727 171 187 12803 98 134
[4,] 1532 181 196 730 98 108
[5,] 4139 188 214 20358 105 159
[6,] 689 185 211 1633 110 162
[7,] 1625 184 195 2283 109 114
[8,] 771 181 190 904 105 110
[9,] 950 177 190 1033 106 112
[10,] 703 180 191 463 106 110
[11,] 2052 178 188 2585 100 105
[12,] 1161 178 187 2874 99 110
[13,] 214 175 184 173 98 110
[14,] 473 184 191 971 104 111
[15,] 756 185 193 14743 107 114
我想创建一个新矩阵，其中所有前面的行都是新的行和列（15行和15列），因此（括号中的值是计算出的比率的占位符）：
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] (A1:B1) (A1:B2) (A1:B3) (A1:B4) ...
[2,]
[3,]
[4,]
...
这可能不是最好的例子，但我希望它不会太混乱。 要计算比率A1：B1，A2：B2，A3：B3我可以做类似的事情：
data.matrix(data["A"]/data["B"])
为了做到这一切，我会做类似的事情：
data.matrix(data[1,]/data[1,1])
data.matrix(data[1,]/data[1,2])
...
等等。 这似乎是很多工作，也许有人知道更快更有效的方法。
我认为combn函数可以工作，但后来我发现它没有。当我有一个2列矩阵，例如：
A B
[1,] 187 115
[2,] 451 842
[3,] 727 12803
[4,] 1532 730
[5,] 4139 20358
[6,] 689 1633
[7,] 1625 2283
[8,] 771 904
[9,] 950 1033
[10,] 703 463
[11,] 2052 2585
[12,] 1161 2874
[13,] 214 173
[14,] 473 971
[15,] 756 14743
我使用combn函数计算所有可能的比率（A1：B1，A1：B2，...... A2：B1，A2：B2 ...）我得到的结果是A1 vs all B的值。
> combn(ncol(data), 2, function(x) data[,x[1]]/data[,x[2]])
[,1]
[1,] 1.62608696
[2,] 0.53562945
[3,] 0.05678357
[4,] 2.09863014
[5,] 0.20331074
[6,] 0.42192284
[7,] 0.71178274
[8,] 0.85287611
[9,] 0.91965150
[10,] 1.51835853
[11,] 0.79381044
[12,] 0.40396660
[13,] 1.23699422
[14,] 0.48712667
[15,] 0.05127857
或许我只是不理解combn函数，我在这里做错了。
答案 0 :(得分：2)
您可以使用expand.grid，apply和matrix功能实现您想要的效果，如下所示
我假设你想要的是像
那样的矩阵A1/B1 A1/B2 A1/B3 ...
A2/B1 A2/B2 A2/B3 ...
... ... ... ...
... ... ... ...
这是执行此操作的代码。评论中的解释
txt <- "A B C D E F\n187 174 183 115 101 104\n451 166 177 842 101 133\n727 171 187 12803 98 134\n1532 181 196 730 98 108\n4139 188 214 20358 105 159\n689 185 211 1633 110 162\n1625 184 195 2283 109 114\n771 181 190 904 105 110\n950 177 190 1033 106 112\n703 180 191 463 106 110\n2052 178 188 2585 100 105\n1161 178 187 2874 99 110\n214 175 184 173 98 110\n473 184 191 971 104 111\n756 185 193 14743 107 114"
data <- as.matrix(read.table(textConnection(txt), header = TRUE))
# expand.grid : creates every combination of one element each from column A and
# B with elements of B repeated first
# apply : calls function(x) { x[1]/x[2]) } for every combination outputted by
# expand.grid
# matrix : converts the result of apply into matrix. dimnames arguments sets
# rownames and colnames for easy verification for us
result <- matrix(apply(expand.grid(data[, "A"], data[, "B"]), 1, function(x) x[1]/x[2]),
nrow = nrow(data), dimnames = list(data[, "A"], data[, "B"]))
# note that we have set rownames for result to be values of A and colnames for
# result to be value of B
result
## 174 166 171 181 188 185 184
## 187 1.074713 1.126506 1.093567 1.033149 0.9946809 1.010811 1.016304
## 451 2.591954 2.716867 2.637427 2.491713 2.3989362 2.437838 2.451087
## 727 4.178161 4.379518 4.251462 4.016575 3.8670213 3.929730 3.951087
## 1532 8.804598 9.228916 8.959064 8.464088 8.1489362 8.281081 8.326087
## 4139 23.787356 24.933735 24.204678 22.867403 22.0159574 22.372973 22.494565
## 689 3.959770 4.150602 4.029240 3.806630 3.6648936 3.724324 3.744565
## 1625 9.339080 9.789157 9.502924 8.977901 8.6436170 8.783784 8.831522
## 771 4.431034 4.644578 4.508772 4.259669 4.1010638 4.167568 4.190217
## 950 5.459770 5.722892 5.555556 5.248619 5.0531915 5.135135 5.163043
## 703 4.040230 4.234940 4.111111 3.883978 3.7393617 3.800000 3.820652
## 2052 11.793103 12.361446 12.000000 11.337017 10.9148936 11.091892 11.152174
## 1161 6.672414 6.993976 6.789474 6.414365 6.1755319 6.275676 6.309783
## 214 1.229885 1.289157 1.251462 1.182320 1.1382979 1.156757 1.163043
## 473 2.718391 2.849398 2.766082 2.613260 2.5159574 2.556757 2.570652
## 756 4.344828 4.554217 4.421053 4.176796 4.0212766 4.086486 4.108696
## 181 177 180 178 178 175 184
## 187 1.033149 1.056497 1.038889 1.050562 1.050562 1.068571 1.016304
## 451 2.491713 2.548023 2.505556 2.533708 2.533708 2.577143 2.451087
## 727 4.016575 4.107345 4.038889 4.084270 4.084270 4.154286 3.951087
## 1532 8.464088 8.655367 8.511111 8.606742 8.606742 8.754286 8.326087
## 4139 22.867403 23.384181 22.994444 23.252809 23.252809 23.651429 22.494565
## 689 3.806630 3.892655 3.827778 3.870787 3.870787 3.937143 3.744565
## 1625 8.977901 9.180791 9.027778 9.129213 9.129213 9.285714 8.831522
## 771 4.259669 4.355932 4.283333 4.331461 4.331461 4.405714 4.190217
## 950 5.248619 5.367232 5.277778 5.337079 5.337079 5.428571 5.163043
## 703 3.883978 3.971751 3.905556 3.949438 3.949438 4.017143 3.820652
## 2052 11.337017 11.593220 11.400000 11.528090 11.528090 11.725714 11.152174
## 1161 6.414365 6.559322 6.450000 6.522472 6.522472 6.634286 6.309783
## 214 1.182320 1.209040 1.188889 1.202247 1.202247 1.222857 1.163043
## 473 2.613260 2.672316 2.627778 2.657303 2.657303 2.702857 2.570652
## 756 4.176796 4.271186 4.200000 4.247191 4.247191 4.320000 4.108696
## 185
## 187 1.010811
## 451 2.437838
## 727 3.929730
## 1532 8.281081
## 4139 22.372973
## 689 3.724324
## 1625 8.783784
## 771 4.167568
## 950 5.135135
## 703 3.800000
## 2052 11.091892
## 1161 6.275676
## 214 1.156757
## 473 2.556757
## 756 4.086486
答案 1 :(得分：1)
编辑：我似乎误解了这个问题。使用outer：
# gives the same 15*15 matrix as geektrader's
outer(mm[,1], mm[,2], '/')
旧答案（不正确）：
您应该使用combn：
# combn(ncol(mm), 2) gives you all possible combinations
# [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12] [,13] [,14] [,15]
# [1,] 1 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 4 4 5
# [2,] 2 3 4 5 6 3 4 5 6 4 5 6 5 6 6
# it also accepts a function argument. we can use it to divide
# respective columns
mm.div <- combn(ncol(mm), 2, function(x) mm[,x[1]]/mm[,x[2]])
# set column names the matrix
colnames(mm.div) <- combn(colnames(mm), 2, paste, collapse="")
答案 2 :(得分：0)
我可能完全忽略了这一点，但为什么不只是使用一对for循环？我写了一个快速函数，然后你可以将对传递给。
例如：
A <- rnorm(15)
B <- rnorm(15)
data <- data.frame(A,B)
ratio <- function(input1, input2){
out <- matrix(0, nrow=length(input1), ncol=length(input1))
k <- 1
for (i in 1:length(input1)){
for (j in 1:length(input1)){
out[k, j] <- input1[k] / input2[j]
}
k <- k + 1
}
return(out)
}
ratio(data$A, data$B)
修改
另一种想法。然后使用该函数执行所有可能的比率对，您可以简单地添加另一个for循环，如下所示：combs <- combn(1:4, 2)
out <- list()
for (i in 1:(length(combs)/2)){
out[[i]] <- ratio(data[,combs[1,i]], data[,combs[2,i]])
}
希望有所帮助！