同一组R中数字的共现矩阵

时间:2017-12-14 09:04:59

标签: python arrays r dataframe matrix

data frame

数据框中的每一行(我可以转换为数组)表示组。 我想创建一个'n x n'矩阵(n是数据中显示的最大数字)。 这个矩阵会告诉我有多少组两个数字一起出现。

例如,在第一组(第一行),5和9,5和23,5和32,5和33,9和23,9和32,9和33 ......等等出现在一起。

所以在输出矩阵上看起来像这样:

enter image description here

(这个矩阵只是一个例子,它不是根据上面的数据。) 就像我说的那样,每个数字表示两个数字一起出现的组数。

我一直在谷歌上搜索,但仍然很难过。 请帮助我,,,(使用python或R)

2 个答案:

答案 0 :(得分:0)

我不确定我是否完全理解你想要的输出。在下面的解决方案中,计算每行项目的二进制出现次数,然后总结所有行上项目的(二进制)共现。这是你在找什么?

代码可能写得更优雅和加速(例如通过一直使用data.table),但它至少是一个开始。

mat <- rbind(c(1,1,2,2), c(2,2,3,3), c(2,1,1,4))
#       [,1] [,2] [,3] [,4]
# [1,]    1    1    2    2
# [2,]    2    2    3    3
# [3,]    2    1    1    4

mat_tab_row <- apply(mat, 1, function(x) {

           items <- unique(x)
           data.frame(matrix(t(rep(1, length(items)))
                             , nrow = 1 
                             , dimnames = list(1, items)))  
})

# [[1]]
#    X1 X2
# 1  1  1
# 
# [[2]]
#    X2 X3
# 1  1  1
# 
# [[3]]
#    X2 X1 X4
# 1  1  1  1

library(data.table)
mat_tab <- as.matrix(rbindlist(mat_tab_row, fill = T))
mat_tab[ is.na(mat_tab)] <- 0
#      X1 X2 X3 X4
# [1,]  1  1  0  0
# [2,]  0  1  1  0
# [3,]  1  1  0  1

t(mat_tab) %*% mat_tab
#     X1 X2 X3 X4
# X1  2  2  0  1
# X2  2  3  1  1
# X3  0  1  1  0
# X4  1  1  0  1 

答案 1 :(得分:0)

在R中,也许可以尝试

n <- 5
set.seed(1)
(m <- matrix(sample(seq_len(n*2), n*n, T), ncol = n))
#      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
# [1,]    3    9    3    5   10
# [2,]    4   10    2    8    3
# [3,]    6    7    7   10    7
# [4,]   10    7    4    4    2
# [5,]    3    1    8    8    3
co <- tcrossprod(apply(m, 1, `%in%`, x=seq(1L, max(m))))
diag(co) <- 0L
co
#      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
# [1,]    0    0    1    0    0    0    0    1    0     0
# [2,]    0    0    1    2    0    0    1    1    0     2
# [3,]    1    1    0    1    1    0    0    2    1     2
# [4,]    0    2    1    0    0    0    1    1    0     2
# [5,]    0    0    1    0    0    0    0    0    1     1
# [6,]    0    0    0    0    0    0    1    0    0     1
# [7,]    0    1    0    1    0    1    0    0    0     2
# [8,]    1    1    2    1    0    0    0    0    0     1
# [9,]    0    0    1    0    1    0    0    0    0     1
#[10,]    0    2    2    2    1    1    2    1    1     0