Question

在R中，我有两个矩阵，x和y，它们的列数相同，例如：

x <- matrix(runif(10*20),10,20)
y <- matrix(runif(50*20),50,20)

创建包含以下比较结果的矩阵的最有效方法是什么？将x中的每一行与y中的每一行（10x50行比较）进行比较，返回y行中的数字小于x行中的相应数字。将结果放在10x50结果矩阵中。

以下代码有效，但效率不高：

result <- matrix(NA,10,50)    
for (i in 1:10) {
      for (j in 1:50) {
        result[i,j]<- sum(x[i,]>y[j,])
      }
    }

Answer 1

确实你的代码没有运行，但我认为你的意思是y <- matrix(runif(50*20),50,20)，对吗？

在这种情况下，您可以使用outer功能：

outer(rowSums(x), rowSums(y), function(x, y) x > y)

修改

我明白你的意思，对不起，也可能因错误而得到了。我认为这将大大加快你的任务：

result2 <- rowSums(x[rep(1:nrow(x), nrow(y)), ] >
     y[rep(1:nrow(y), each = nrow(x)), ]) %>% 
    matrix(nrow = nrow(x))

Answer 2

我猜y <- matrix(runif(50))你可以尝试使用单个循环来加速计算：

t(apply(y,1,function(u) rowSums(x<u)))

Answer 3

这个答案基于@ ColonelBeauvel的回答。为了加快计算速度，您可以使用一个循环而不是两个循环并循环遍历较小的矩阵（在您的示例中为x）。

t(apply(x, 1, function(u)colSums(u > t(y))))

另一个重要的注意事项是u < t(y)。 R逐列比较矩阵，这就是为什么首先转置y很重要的原因。

基准测试的完整示例：

set.seed(1)
x <- matrix(runif(10*20),10,20)
y <- matrix(runif(50*20),50,20)

f0 <- function(x, y) {
result <- matrix(NA,10,50)
for (i in 1:10) {
      for (j in 1:50) {
        result[i,j]<- sum(x[i,]>y[j,])
      }
    }
result
}

f1 <- function(x, y)t(apply(x,1,function(u)colSums(u>t(y))))

all.equal(f0(x, y), f1(x, y))
# [1] TRUE

benchmark(f0(x, y), f1(x, y), order="relative")
#       test replications elapsed relative user.self sys.self user.child sys.child
# 2 f1(x, y)          100   0.035    1.000     0.032    0.004          0         0
# 1 f0(x, y)          100   0.253    7.229     0.252    0.000          0         0

有效的R矩阵比较

3 个答案: