Question

我正在尝试缩放矩阵中的值，以便每列添加一个。我试过了：

m = matrix(c(1:9),nrow=3, ncol=3, byrow=T)
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    2    3
[2,]    4    5    6
[3,]    7    8    9

colSums(m)
12 15 18

m = m/colSums(m)
          [,1]      [,2] [,3]
[1,] 0.08333333 0.1666667 0.25
[2,] 0.26666667 0.3333333 0.40
[3,] 0.38888889 0.4444444 0.50

colSums(m)
[1] 0.7388889 0.9444444 1.1500000

显然这不起作用。然后我尝试了这个：

m = m/matrix(rep(colSums(m),3), nrow=3, ncol=3, byrow=T)
          [,1]      [,2]      [,3]
[1,] 0.08333333 0.1333333 0.1666667
[2,] 0.33333333 0.3333333 0.3333333
[3,] 0.58333333 0.5333333 0.5000000

 m = colSums(m)
[1] 1 1 1

所以这样可行，但感觉我在这里遗漏了一些东西。这不是常规方式。我确定我在这里很傻。任何你能提供的帮助将不胜感激干杯，戴维

Answer 1

见?sweep，例如：

> sweep(m,2,colSums(m),`/`)
           [,1]      [,2]      [,3]
[1,] 0.08333333 0.1333333 0.1666667
[2,] 0.33333333 0.3333333 0.3333333
[3,] 0.58333333 0.5333333 0.5000000

或者您可以转置矩阵，然后colSums(m)正确回收。不要忘记再次转置，如下：

> t(t(m)/colSums(m))
           [,1]      [,2]      [,3]
[1,] 0.08333333 0.1333333 0.1666667
[2,] 0.33333333 0.3333333 0.3333333
[3,] 0.58333333 0.5333333 0.5000000

或者您使用函数prop.table()基本上做同样的事情：

> prop.table(m,2)
           [,1]      [,2]      [,3]
[1,] 0.08333333 0.1333333 0.1666667
[2,] 0.33333333 0.3333333 0.3333333
[3,] 0.58333333 0.5333333 0.5000000

时差相当小。 sweep()功能和t()技巧是最灵活的解决方案，prop.table()仅适用于此特定情况

Answer 2

按照惯例，Joris有一个很好的答案。想到另外两个人：

#Essentially your answer
f1 <- function() m / rep(colSums(m), each = nrow(m))
#Two calls to transpose
f2 <- function() t(t(m) / colSums(m))
#Joris
f3 <- function() sweep(m,2,colSums(m),`/`)

Joris的回答是我机器上最快的答案：

> m <- matrix(rnorm(1e7), ncol = 10000)
> library(rbenchmark)
> benchmark(f1,f2,f3, replications=1e5, order = "relative")
  test replications elapsed relative user.self sys.self user.child sys.child
3   f3       100000   0.386   1.0000     0.385    0.001          0         0
1   f1       100000   0.421   1.0907     0.382    0.002          0         0
2   f2       100000   0.465   1.2047     0.386    0.003          0         0

Answer 3

肯定晚了，但是我只是用

adorn_percentages(table.with.value, denominator = "col").

有关以下链接的更多信息：https://rdrr.io/cran/janitor/man/adorn_percentages.html

按R中的colSums划分列

3 个答案: