Question

这个问题适用于项目，与homeworks / acads无关。我是一名工作统计学家。所以我的问题是，你如何编写一个R函数，给定一个包含400行和两列的矩阵，其中每20行从第一行开始，在下面的点网格中形成第一行坐标，我想要这个函数返回网格中每个单独正方形/矩形的四个角：

因此输出将有四列，每行表示一个矩形。我只查看相同大小的相邻矩形，例如，如果下面的数字表示示例矩阵的行索引（有两列）：

行索引示例：

1  2  3
4  5  6
7  8  9

必须按以下顺序遍历：

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

从示例输入数据集返回相应的2d点这将有9行和2点。但就是这样，这里的网格被指定为3乘3，而在我的例子中，网格是20乘20，我的输入数据集是400行乘2列。如果你查看遍历的结果，有一个模式，其中每个4点块中的行索引递增1.我只想将其推广到400乘2或任何有2列矩阵点的设置，并且提到网格维度。

enter image description here

Answer 1

如果您想创建一个可向下和/或横跨400x400空间的可移动20 x 20“窗口”，请使用：

 mcorners <- function(xidx, yidx) mat[xidx:(xidx+19),
                                       yidx:(yidx+19])

 mcorners(1,1) # should return mat[1:20, mat1:20]

然后为mcorners()提供参数，以满足您稍微模糊描述的需求。第一列的遍历可能涉及：

 sapply(1:381, function(ix) yourfunc( mcorners(ix, 1) ) )

Answer 2

如果我理解正确的话，这是一个解决方案。说实话，这是一个非常有趣的问题。：d

这个想法是创建一个给定边长的框，然后围绕网格移动这个框并记录它的顶点。请参阅以下内容：

# Assuming the grid is always a square grid.

grid.size <- 20

# The matrix of row indices.

rindex.grid <- matrix(1:(grid.size * grid.size),
                  nrow=grid.size, ncol=grid.size, byrow=TRUE)

# We can traverse the grid by moving any given square either right or down in any 
# single  move. We choose to go right.

move.square.right <- function (this.square, steps=1) {
  new.square <- this.square + steps
}

# Going right, capture co-ordinates of all squares in this row.

collect.sq.of.edge.length.in.row.number <- function (grid.size, elength,
                                                    rownum=1) {
  first.square.in.row <- (rownum - 1) * grid.size + c(1, elength)
  first.square.in.row <- c(first.square.in.row,
                          first.square.in.row + grid.size * (elength - 1))
  squares.in.row <- t(sapply(X=seq_len(grid.size - (elength - 1)) - 1,
                            FUN=move.square.right,
                            this.square=first.square.in.row))
  squares.in.row
}

# Now we start going down the columns and using the function above to collect
# squares in each row. The we will rbind the list of squares in each row into a
# dataframe. So what we get is a (grid.size - (elength - 1) ^ 2) x 4 matrix where
# each row is the co-ordinates of a square of edge length elength.

collect.sq.of.edge.length.in.grid <- function (grid.size, elength) {
  all.squares=lapply(X=seq_len(grid.size - (elength - 1)),
          FUN=collect.sq.of.edge.length.in.row.number,
          grid.size=grid.size, elength=elength)
  all.squares <- do.call(rbind, all.squares)
  all.squares
}

这似乎表明我们为所有边长获得了正确数量的方框：

tmp <- sapply(1:20, collect.sq.of.edge.length.in.grid, grid.size=grid.size)
sapply(tt, nrow)

[1] 400 361 324 289 256 225 196 169 144 121 100  81  64  49  36  25  16   9   4   1

另外，它适用于您的3x3示例：

collect.sq.of.edge.length.in.grid(grid.size=3, elength=2)

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

以4为块的遍历矩阵（点网格）

2 个答案: