如何从矩阵中提取满足特定特征的值

Question

我有以下相关矩阵：

         1            2                 3               4         5            6
1   1.0000000   0.02108494  3.252095e-02    0.09734299  0.13358019  0.2405974
2   -0.4000000  1.00000000  3.844997e-08    0.03570393  0.05800796  0.1398141
3   -0.3730019  0.79262909  1.000000e+00    0.31386596  0.43753022  0.1695814
4   -0.2935198  -0.36689969 -1.808432e-01   1.00000000  0.05911566  0.2826286
5   -0.2666667  -0.33333333 -1.398757e-01   0.33195686  1.00000000  0.3298056
6   -0.2100903  -0.26261287 -2.448878e-01   -0.19270516 -0.17507524 1.0000000

其中对角线下方是相关指数，对角线上方是 p 值。 所以我想提取 p 值 < 0.05 但相关指数 > 0.5 的数据对。 我正在尝试这样的事情：

for (i in 1: 6){
for (j in i:6){
if( cor[i,j]<0.05 && cor[i,j]>0){
   correlacion1<-cbind(corx1[i,j]) }} }
   

只是为了提取 p 值 <0.05 的值，但它也不起作用。 很难在对角线下方指定不同的特征

Answer 1

如果您实际发布数据而不是图像会更好

你想使用upper.tri和lower.tri把它们变成一个向量。 而不是您可以围绕这些循环创建一个二进制向量来捕获您想要的条件。 然后你可以通过vec2sm()将该向量变成矩阵

pVals = correlation[upper.tri(correlation)]
cors =  correlation[lower.tri(correlation)]
selected = vector(length=length(pVals))
selected[pVals<0.5 & cors>0]= TRUE
selectedMatrix = sm2vec(selected)

最后你会得到一个对称的二进制矩阵。 如果需要，您可以将其转换为与igraph包中的graph.adjacency的igraph列表。 您需要使用get.edgelist来获取对的实际列表