Question

我在我的样本之间进行成对计算，我希望每个成对计算都存储在一个单独的向量中。对于3次比较，我有：

sample_12 <- vector(mode="numeric", length = 10)
sample_13 <- vector(mode="numeric", length = 10)
sample_23 <- vector(mode="numeric", length = 10)

是否有可能在循环中创建具有相应名称的这些向量，以便它可以适用于任何给定数量的样本？

我尝试了以下代码，但我无法访问for循环之外的向量，我该如何解决这个问题呢？

pop = 3
sample = vector(mode="numeric", length = 10)
for (i in 1:(pop - 1)) {
  for (j in (i + 1):pop) {
    name <- paste("sample",i,j, sep = "")
    name <- vector(mode="numeric", length = 10)
  }
}

Answer 1

您可以使用＆＃34;分配＆＃34;功能：

pop = 3
sample = vector(mode="numeric", length = 10)
pop_combos <- combn(pop, 2)
for (i in 1:ncol(pop_combos)) {
    name <- paste("sample_",
                  pop_combos[,i][1],
                  pop_combos[,i][2],
                  sep="")
    assign(name, sample)
}

在循环之外，您现在可以访问向量：

> sample_12
[1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Answer 2

使用清单：

pop = 3
combinations = apply(combn(pop, m = 2), 2, paste, collapse = "_")

sample = replicate(n = length(combinations), numeric(10), simplify = FALSE)
names(sample) = combinations

sample
# $`1_2`
#  [1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
# 
# $`1_3`
#  [1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
# 
# $`2_3`
#  [1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

然后，您可以访问列表中的每个元素，例如sample[["1_3"]]。这非常容易扩展，并且不需要将名称粘贴在一起并使用assign和get，这只是要求难以发现的错误。您可以使用lapply或for循环来轻松迭代列表中的每个项目。根据您的使用情况，使用simplify = TRUE内的默认replicate并将其保留为矩阵或数据框可能更有意义。使用列表的唯一原因是，如果某些向量需要不同的长度。

Answer 3

你正在寻找这样的东西吗？

请假设您将所有向量保存为data.frame中的行/列

list.values <- list()
col <- ncol(df)
row <- nrow(df)
for( i in 1:(col*row)) {list[[i]] = df - df[i/row,i%%col]}

现在您可以访问列表[[ i * j ]] 中的所有数据框，这是所有数据框之间的差异元素和元素[ i ， j ] 。

E.g：您想要访问在所有数据框和所有数据框之间建立的值 element [2, 3]。然后，执行此操作View(list[[2*3]])

为每对样本在循环中创建一个向量

3 个答案: