Question

在R中，我试图创建一个类似下面的简单函数，只是将数据帧的行中的元素相加，这些元素与（i，j）元素相距k个位置。如果元素在边缘（例如j = 1或j = n），我希望左边或右边的元素不存在被视为0.但是对于我当前的函数，我最终得到一个如果右边的元素不存在则为错误;如果左边的元素由于R的负指数行为而不存在，则为向量。有没有一种更好的方法来编写这个函数而不使用if语句来处理这三种情况（元素在中间，太远，或者太远）？

sum_nearby <- function(dat, i, j, k) {
dat[i, j - k] + dat[i, j + k]
}

Answer 1

你可以做到

sum_nearby <- function(dat, i, j, k) {
  left <- max(1, j - k)
  right <- min(j + k, ncol(dat))
  dat[i, left] + dat[i, right]
  }

这意味着靠近边界，k邻域不对称。

让我们考虑一个带向量的简化案例/示例：

f <- function (x, j, k) {
  left <- max(1, j - k)
  right <- min(j + k, length(x))
  x[left] + x[right]
  }

说

x <- seq(2, 10, by = 2)
# [1] 2 4 6 8 10

让我们使用k = 2测试所有元素的求和效果：

sapply(1:5, f, k = 2, x = x)
# [1]  8 10 12 14 16

第一个8实际上是x[1] + x[3]，而不是x[-1] + x[3]。
第二个10是x[1] + x[4]，而不是x[0] + x[4]。

如果你只是想忽略那些＆＃34;越界＆＃34;值，使用if：

sum_nearby <- function(dat, i, j, k) {
  if (j - k < 0) dat[i, j + k]
  else if (j + k > ncol(dat)) dat[i, j - k]
  else dat[i, j + k] + dat[i, j - k]
  }

在R中求和矩阵的附近元素

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