Question

假设我们在R中有以下逻辑矩阵：

A <- matrix(as.logical(c(0,0,0,1,0,1,0,0,1,0,0,0)), nrow=4)
#       [,1]  [,2]  [,3]
# [1,] FALSE FALSE  TRUE
# [2,] FALSE  TRUE FALSE
# [3,] FALSE FALSE FALSE
# [4,]  TRUE FALSE FALSE

我想使用

将此矩阵转换为逐列索引

B <- column_wise_index(A)

其中column_wise_index返回包含与A（4）中的行数相同数量的元素的向量，并且每个元素包含具有逻辑值的A列TRUE。对于上面的A，B应该类似于

B <- c(3,2,0,1)
# [1] 3 2 0 1

其中0表示没有TRUE值的行。

我最接近的是apply按which行：

unlist(apply(A, 1, function(x) which(x)))
# [1] 3 2 1

但是，结果会跳过0，我不确定这对大型矩阵的效率如何（比如说~100K x 100个条目）。

Answer 1

这是一个更符合您如何开始的精神的解决方案，但您必须欣赏@ rawr的聪明解决方案。

A <- matrix(as.logical(c(0,0,0,1,0,1,0,0,1,0,0,0)), nrow=4)

TrueSpots = apply(A, 1, which)
TrueSpots[!sapply(TrueSpots, length)] = 0
unlist(TrueSpots)
[1] 3 2 0 1

更新包括@ akrun的建议：

TrueSpots = apply(A, 1, which)
TrueSpots[!lengths(TrueSpots)] = 0
unlist(TrueSpots)
[1] 3 2 0 1

Answer 2

max.col(A)标识行中发生最大条目的索引。领带随机破坏（默认情况下）。逻辑矩阵上的rowSums(A)执行每行二进制加法。

基于每行最多有一个TRUE值的假设，rowSums(A)将产生二进制向量。执行基于矢量的乘法会使A中的真实FALSE行无效。

> A <- matrix(as.logical(c(0,0,0,1,0,1,0,0,1,0,0,0)), nrow=4)
> max.col(A)*rowSums(A)
[1] 3 2 0 1

R中矩阵的每行索引（包括0行）

2 个答案: