Question

例如，我有一个对称矩阵A

> A <- matrix(runif(16),nrow = 4,byrow = T)
> ind <- lower.tri(A)
> A[ind] <- t(A)[ind]
> A
          [,1]      [,2]      [,3]       [,4]
[1,] 0.4212778 0.6874073 0.1551896 0.46757640
[2,] 0.6874073 0.5610995 0.1779030 0.54072946
[3,] 0.1551896 0.1779030 0.9515304 0.79429777
[4,] 0.4675764 0.5407295 0.7942978 0.01206526

我还有一个4 x 3矩阵B，它给出了矩阵A的特定位置，例如：

> B<-matrix(c(1,2,4,2,1,3,3,2,4,4,1,3),nrow=4,byrow = T)
> B
      [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    2    4
[2,]    2    1    3
[3,]    3    2    4
[4,]    4    1    3

B矩阵表示A的以下位置：(1,1), (1,2), (1,4), (2,2), (2,1), (2,3), (3,3), (3,2), (3,4), (4,4), (4,1), (4,3)。

我想更改不在A给定位置的B的值，而用Inf代替它们。我想要的结果如下：

          [,1]      [,2]      [,3]       [,4]
[1,] 0.4212778 0.6874073       Inf 0.46757640
[2,] 0.6874073 0.5610995 0.1779030        Inf
[3,]       Inf 0.1779030 0.9515304 0.79429777
[4,] 0.4675764       Inf 0.7942978 0.01206526

如何快速避免for循环（我能够编写代码）？我见过很多类似的帖子，但是没人给我我想要的。谢谢！

Answer 1

除了在矩阵子集中不能使用负索引（例如，不允许P[Q]）外，您想做类似于矩阵子集的事情（例如P[-Q]）。这是一种解决方法。

将要从A中保留的元素存储在2列矩阵中，其中每一行都是A的坐标：

Idx <- cbind(rep(1:4, each=ncol(B)), as.vector(t(B)))

创建一个所有值均为Inf的矩阵，然后覆盖要从A“保留”的值：

Res <- matrix(Inf, nrow=nrow(A), ncol=ncol(A))
Res[Idx] <- A[Idx]

结果

Res
#          [,1]        [,2]        [,3]       [,4]
#[1,] 0.9043131 0.639718071         Inf 0.19158238
#[2,] 0.6397181 0.601327568 0.007363378        Inf
#[3,]       Inf 0.007363378 0.752123162 0.61428003
#[4,] 0.1915824         Inf 0.614280026 0.02932679

Answer 2

这里是单线纸

A[cbind(1:nrow(A), sum(c(1:ncol(A))) - rowSums(B))] <- Inf

          [,1]       [,2]       [,3]      [,4]
[1,] 0.4150663 0.23440503        Inf 0.6665222
[2,] 0.2344050 0.38736067 0.01352211       Inf
[3,]       Inf 0.01352211 0.88319263 0.9942303
[4,] 0.6665222        Inf 0.99423028 0.7630221

Answer 3

另一种方法是使用apply标识单元格，然后将其设置为inf。

cnum <- 1:ncol(A)
A[cbind(1:nrow(A), apply(B, 1, function(x) cnum[-which(cnum %in% x)]))] <- Inf
A
#           [,1]      [,2]      [,3]      [,4]
# [1,] 0.9148060 0.9370754       Inf 0.8304476
# [2,] 0.9370754 0.5190959 0.7365883       Inf
# [3,]       Inf 0.7365883 0.4577418 0.7191123
# [4,] 0.8304476       Inf 0.7191123 0.9400145

注意： set.seed(42)。

Answer 4

# del
0 LOAD_FAST                0 (xs)
2 LOAD_CONST               1 (2)
4 DELETE_SUBSCR
6 LOAD_CONST               0 (None)
8 RETURN_VALUE

# len
 0 LOAD_GLOBAL              0 (len)
 2 LOAD_FAST                0 (xs)
 4 LOAD_CONST               1 (2)
 6 BINARY_SUBSCR
 8 CALL_FUNCTION            1
10 POP_TOP
12 LOAD_CONST               0 (None)
14 RETURN_VALUE

首先要注意的是矩阵B在当前形式上不是很有用，因为我们需要的信息是B中的行和每个值。

A <- matrix(runif(16),nrow = 4,byrow = T)
ind <- lower.tri(A)
A[ind] <- t(A)[ind]

## >A[]
##        [,1]        [,2]      [,3]      [,4]
## [1,] 0.07317535 0.167118857 0.0597721 0.2128698
## [2,] 0.16711886 0.008661005 0.6419335 0.6114373
## [3,] 0.05977210 0.641933514 0.7269202 0.3547959
## [4,] 0.21286984 0.611437278 0.3547959 0.4927997

因此，我们可以简单地通过使用melt并使用Var1和value来创建它。

 B<-matrix(c(1,2,4,2,1,3,3,2,4,4,1,3),nrow=4,byrow = T)
> B
##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]    1    2    4
## [2,]    2    1    3
## [3,]    3    2    4
## [4,]    4    1    3

我们需要用inf替换A中不存在的索引。直接做到这一点并不容易。因此，一种简单的解决方法是创建另一个Inf矩阵，并根据melt（B）的指数填充A的值

>melt(B)
##    Var1 Var2 value
## 1     1    1     1
## 2     2    1     2
## 3     3    1     3
## 4     4    1     4
## 5     1    2     2
## 6     2    2     1
## 7     3    2     2
## 8     4    2     1
## 9     1    3     4
## 10    2    3     3
## 11    3    3     4
## 12    4    3     3

Answer 5

完成矩阵子集（例如P[Q]）的另一种方法是手动创建索引Q。这是一种方法。

找出B每行中哪个列索引“丢失”：

col_idx <- apply(B, 1, function(x) (1:nrow(A))[-match(x, 1:nrow(A))])

创建子集矩阵Q

Idx <- cbind(1:nrow(A), col_idx)

进行替换

A[Idx] <- Inf

当然，如果您确实愿意，可以将它设置为单线：

A[cbind(1:nrow(A), apply(B, 1, function(x) (1:nrow(A))[-match(x, 1:nrow(A))])]

根据R中另一矩阵给定的位置更改一个矩阵中的元素

5 个答案: