Question

用户给出对应于上三角形中的ids的对，即当Y> 0时。 X。我在想如何处理这些点以及这里最好的数据结构。我认为拥有像(x1,y1), (y3,x3), ...这样的对是直观的，但更好的可以是c(x1,x2,x3,...), c(y1,y2,y3, ...)，但那只是关于翻转问题。示例输入

（10,1），（7,3），（5,4） - 返回相同的
（1,10），（7,3），（5,4） - 返回（10,1），（7,3），（5,4）
（1,10），（7,3），（4,5） - 返回（10,1），（7,3），（5,4）

我仍然不确定id.pairs或者是

  lapply(id.pairs,function(z){
    x <- z$V1
    y <- z$V2
    ...
  })

 # not sure if possible
 lapply({x.points, y.points}, function(z){
    x <- z$V1
    y <- z$V2
    ...
  })

动机：为上三角形中的以下函数提供正确的点

# https://stackoverflow.com/q/40538304/54964
cb(plt, x=c(10, 7, 5), y=c(1, 3, 4), rectArgs=list(border="red", lwd=3))

测试MarkPeterson＆＃39; proposal

我认为他的第一种方法可行，但我正在考虑如何将他的lapply应用于参数xleft和ybottom

# Complete test code http://paste.ubuntu.com/23461804/
# Chat of https://stackoverflow.com/q/40538304/54964 user20650
cb <- function(corrPlot, ..., rectArgs = list() ){ 
                lst <- list(...) 
                lapply({x,y}, function(x){
                  c(max(x), min(x))
                })

                xleft <- match(lst$x, colnames(corrPlot)) - 0.5
                ybottom <- n - match(lst$y, colnames(corrPlot)) + 0.5
}

R：3.3.1
操作系统：Debian 8.5

Answer 1

如果我们假设一个配对点列表，并且您可以信任这些值是有效的（可能不是公平的假设，但可以添加防御），那么您似乎可以用{{1 }和min：

max

给出

inputData <-
  list(
    c(1,10)
    , c(7,3)
    , c(4,5)
  )

lapply(inputData, function(x){
  c(max(x), min(x))
})

如果转换为矩阵/ data.frame，则可以从向量获得相同的基本输出，然后使用具有相同函数的行[[1]] [1] 10 1 [[2]] [1] 7 3 [[3]] [1] 5 4。矩阵方法可能看起来像：

apply

并给出：

matData <-
  do.call(rbind, inputData)

t(apply(matData, 1, function(x){
  c(max(x), min(x))
}))

鉴于更新，我不得不说我同意@Frank您应该对我在这里所拥有的内容有基本的了解，但请改用[,1] [,2] [1,] 10 1 [2,] 7 3 [3,] 5 4和pmax。然后该函数看起来像这样（注意，我将pmin和x设置为参数，因为它们似乎是必需的。）

然后，这似乎按预期工作：

cb <- function(corrPlot, x, y, rectArgs = list() ){ 
  # ... pass named vector of x and y names 
  # for upper x > y, lower x < y 
  useX <- pmax(x, y)
  useY <- pmin(x,y)

  n <- ncol(corrPlot)
  nms <- colnames(corrPlot)
  colnames(corrPlot) <- if(is.null(nms)) 1:ncol(corrPlot) else nms

  xleft <- match(useX, colnames(corrPlot)) - 0.5
  ybottom <- n - match(useY, colnames(corrPlot)) + 0.5

  lst <- list(xleft=xleft, ybottom=ybottom, xright=xleft+1, ytop=ybottom+1) 
  do.call(rect, c(lst, rectArgs))
}

正如预期的那样，有三种方法可以生成所需的对排序，具体取决于它们是否出现在对列表，矩阵/数据框架或向量中。另一种方法是接受列表或矩阵/ data.frame作为函数的参数，然后使用上面的cb(plt, x=c(1, 3, 4), y=c(10, 7, 5), rectArgs=list(border="red", lwd=3))或lapply函数并从中提取所需的值。

如何在R中将对转换为X> Y顺序？

测试MarkPeterson＆＃39; proposal

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