Question

> x <- array(-10:10, dim=c(4,5))
> x
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]  -10   -6   -2    2    6
[2,]   -9   -5   -1    3    7
[3,]   -8   -4    0    4    8
[4,]   -7   -3    1    5    9

如何将“max（x，0）”应用于每个元素，以便得到此矩阵：

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]    0    0    0    2    6
[2,]    0    0    0    3    7
[3,]    0    0    0    4    8
[4,]    0    0    1    5    9

Answer 1

使用pmax：

pmax(x,0)
#     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
#[1,]    0    0    0    2    6
#[2,]    0    0    0    3    7
#[3,]    0    0    0    4    8
#[4,]    0    0    1    5    9

Answer 2

您可以使用R的索引函数[直接执行此操作：

x <- array(-10:10, dim=c(4,5))
x[x < 0] <- 0

这是有效的，因为x < 0创建了一个逻辑矩阵输出：

x < 0

     [,1] [,2]  [,3]  [,4]  [,5]
[1,] TRUE TRUE  TRUE FALSE FALSE
[2,] TRUE TRUE  TRUE FALSE FALSE
[3,] TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE
[4,] TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE

结果矩阵是：

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]    0    0    0    2    6
[2,]    0    0    0    3    7
[3,]    0    0    0    4    8
[4,]    0    0    1    5    9

两种方法之间的时间惊人地相似。这是一个更大的例子来说明可比较的时间：

xbigC <- xbigE <- matrix(sample(-100:100, 1e8, TRUE), ncol = 1e4)
system.time(xbigC[xbigC < 0] <- 0)
 #--- 
  user  system elapsed 
   4.56    0.37    4.93 
system.time(xbigE  <- pmax(xbigE,0))
#---
   user  system elapsed 
   4.10    0.51    4.62 
all.equal(xbigC, xbigE)
#---
[1] TRUE

Answer 3

看来pmax()的参数顺序会影响输入为矩阵时返回的类：

pmax(0,x)
[1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

pmax(x,0)
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]    0    0    0    2    6
[2,]    0    0    0    3    7
[3,]    0    0    0    4    8
[4,]    0    0    1    5    9

在矩阵的每个元素上使用max

3 个答案: