Question

我正在尝试使用apply-esque做一些看似相对简单的事情，但我只能使用for循环来使用它。

一般的想法是我有两个向量，一个向量对应于矩阵中的一行，另一个向量对应于列，两个长度相同。我从0矩阵开始，并根据两个向量中的值对递增[row，column]。例如：

vectorCols <- c(1,2,3,1,3)
vectorRows <-  c(2,1,2,3,2)
countMat <- matrix(rep(0,9),ncol=3)

最后，countMat是：

     [,1] [,2] [,3]
[1,]    0    1    0
[2,]    1    0    2
[3,]    1    0    0

使用for循环非常容易管理：

for (i in 1:length(vectorCols)){
  countMat[vectorRows[i],vectorCols[i]] <- countMat[vectorRows[i],vectorCols[i]] + 1
}

但我不禁想到在R中有更好的方法。我尝试使用apply系列函数，但是当你想要分配一些东西时这些不合作。我知道我可以使用mapply并一次构建countMat一个值的每个元素，但这似乎效率低下 - vectorRows和vectorCols非常长，似乎在countMat中为每个单元格完全遍历它们是浪费的。但除了循环和mapply之外，我无法想到如何做到这一点。我已考虑将assign与apply系列中的一个一起使用，但有一点需要注意 - 我的矩阵实际上有列和行的名称，名称存储在vectorCols和{ {1}}，似乎vectorRows不想播放像assign apply这样的东西仍然希望为迭代中的每一步返回一个值。）

有什么建议吗？如果我没有矢量列和行的名称，如果有理想的方法，我也很好奇。如果是这种情况，那么我可以将countMat["rowName"]["columnName"] (not to mention that和vectorCols转换为数字，然后构建矩阵，然后重命名所有内容。

谢谢大家。

Answer 1

以下是一些解决方案。不需要包裹。

1）表

table(vectorRows, vectorCols)

，并提供：

          vectorCols
vectorRows 1 2 3
         1 0 1 0
         2 1 0 2
         3 1 0 0

请注意，如果有任何行或列没有条目，则不会显示。

2）汇总

ag <- aggregate( Freq ~ ., data.frame(Freq = 1, vectorRows, vectorCols), sum)
countMat[as.matrix(ag[-3])] <- ag[[3]]

，并提供：

> countMat
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    0    1    0
[2,]    1    0    2
[3,]    1    0    0

3）xtabs

xtabs(~ vectorRows + vectorCols)

，并提供：

          vectorCols
vectorRows 1 2 3
         1 0 1 0
         2 1 0 2
         3 1 0 0

使用存储在向量

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