Question

我有matrix M，第一个5 rows和columns在下面给出

       [,1]         [,2]         [,3]         [,4]         [,5]
[1,] 0.00000000 3.249741e-01 3.288171e-01 3.330941e-01 1.183995e-01
[2,] 0.33606769 2.220446e-16 3.788052e-02 1.891638e-02 2.669093e-01
[3,] 0.41547944 2.514113e-02 2.220446e-16 6.044581e-03 3.363015e-01
[4,] 0.36944317 1.783518e-02 2.043331e-02 1.110223e-16 2.790867e-01
[5,] 0.02374292 2.911900e-01 2.983280e-01 3.102164e-01 1.110223e-16

完整的矩阵要大得多。

我想将row的每个M分配为仅包含值大于columns的{{1}}。例如，从0.3开始，我想保留2,3,4，row 1只保留1和3，依此类推。由于每行包含不同数量的元素，因此结果为row 2。

如何有效地为非常大的list（即没有循环但是子集）做到这一点？

Answer 1

一个选项可能是将小于0.3的元素更改为NA

replace(M, M <= 0.3, NA)

或者

M *(NA ^(M <= 0.3))

如果我们需要list输出，请创建逻辑矩阵，根据索引提取“M”中的值，并split提取row matrix }

ind <- M > 0.3
split(M[ind], row(M)[ind])

最简单的选择是

apply(M, 1, function(x) x[x > 0.3])

或另一种选择是melt matrix为'long'格式，filter基于'值'列，summarise为list在按'Var1'（行索引）

分组后

library(reshape2)
library(tidyverse)
melt(M) %>% 
    filter(value > 0.3) %>%
    group_by(Var1) %>% 
    summarise(value = list(value))

在R中，矩阵的子集行以获取列表

1 个答案: