Question

我正在尝试根据各种规则转换矩阵。

拿这个矩阵，m：

x<-c(NA,0,0,0,0,0,4,NA,0,0,1,1,0,0,NA,0,2,4,4,1,3,NA,2,3,0,1,2,0,NA,1,0,0,0,0,0,NA)
m<-matrix(x,6,6, byrow=T)
rownames(m)<-colnames(m)<-LETTERS[1:6]
m

#   A  B  C  D  E  F
#A NA  0  0  0  0  0
#B  4 NA  0  0  1  1
#C  0  0 NA  0  2  4
#D  4  1  3 NA  2  3
#E  0  1  2  0 NA  1
#F  0  0  0  0  0 NA

转换规则如下：

1）对角线应保持NA。

2）对于m [i，j]> m [j，i]的所有实例，则m [i，j]得到'1'，m [j，i]得到0。

3）对于m [i，j] == m [j，i]并且两者都不等于0的所有实例，则m [i，j]和m [j，i]都应该被赋值为0.5

4）当m [i，j]和m [j，i]都等于0时，其中一个应该随机得到一个'1'而另一个应该得到一个'0'。

我可以通过此计算执行步骤1-3：

 m1 <- (m > t(m))+0 + (((m == t(m)) & (m!=0 & t(m)!=0)) + 0)/2
 m1

给出：

#   A   B   C  D   E  F
#A NA 0.0 0.0  0 0.0  0
#B  1  NA 0.0  0 0.5  1
#C  0 0.0  NA  0 0.5  1
#D  1 1.0 1.0 NA 1.0  1
#E  0 0.5 0.5  0  NA  1
#F  0 0.0 0.0  0 0.0 NA

现在我需要做第4步。在这个矩阵中m1 [i，j]和m1 [j，i]都等于0的实例可以找到：

(m1==0 & t(m1)==0)

   #       A     B     C     D     E     F
   # A    NA FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE
   # B FALSE    NA  TRUE FALSE FALSE FALSE
   # C  TRUE  TRUE    NA FALSE FALSE FALSE
   # D FALSE FALSE FALSE    NA FALSE FALSE
   # E  TRUE FALSE FALSE FALSE    NA FALSE
   # F  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE    NA

表示实例是AC / CA，AE / EA，AF / FA，BC / CB。

我正在寻找的输出示例：

#   A   B   C  D   E  F
#A NA 0.0 1.0  0 0.0  0
#B  1  NA 1.0  0 0.5  1
#C  0 0.0  NA  0 0.5  1
#D  1 1.0 1.0 NA 1.0  1
#E  1 0.5 0.5  0  NA  1
#F  1 0.0 0.0  0 0.0 NA

我知道可以为上三角和下三角分配相同的值，例如此代码中的NA：m1[((m1==0 & t(m1)==0))] <- NA，但不确定这与此相关。我也可以将矩阵融入成对列表并做一个冗长的解决方案 - 但这样做的目的是运行数千次模拟，因此速度非常非常重要。

任何指导意见。

Answer 1

也许这比它需要的更复杂，但是它起作用并且它都是矢量化的：

i <- m1==0 & t(m1)==0 & lower.tri(m1)
m1[i] <- sample(0:1, sum(i), replace = TRUE)
m1[t(i)] <- 1 - m1[i][order(row(i)[i], col(i)[i])]

编辑：这是第二种使用矩阵索引的方法，可能稍微复杂一些：

i <- which(m1==0 & t(m1)==0 & lower.tri(m1), TRUE)
z <- sample(0:1, nrow(i), replace = TRUE)
m1[i[, 1:2]] <- z
m1[i[, 2:1]] <- 1 - z

在r中转换矩阵的更快捷的方法？

1 个答案: