R中的向量化，其中double为

Question

我已经使用R练习了1年，现在遇到了一个新问题： vectorization 。 基本上，我希望我的代码更快。 这是我的问题：我有一个0和1的矩阵，我想将每一行与其他行进行比较以找到相同位置的匹配项。 例如，我的矩阵是： a<-matrix(c(1,1,1,0,1,1,0,1,0,1,0,1,0,0,0),5,3) 。 在这种情况下，第一行和第二行有一个匹配项，前三个和第三个匹配项。 我想建立一个对称的矩阵行维，并在每个位置写出匹配的总和，对角线为0。

我写的代码是：

a<-matrix(sample(c(0,1), size=18, replace=T), ncol=3) # a random matrix 6x3

mat<-diag(0,nrow=dim(a)[1])

n<-dim(a)[1]

for( i in 1:(n-1)){
   for (j in (i+1):n){
       mat[i,j]<-sum(ifelse(a[i,]==a[j,],1,0))
    }}

我正在寻找一些改进此代码并删除for周期的东西。 我正在申请，但它适用于除倒数第二行和最后一行以外的所有内容：

for( i in 1:(n-2)){
   vv<-a[(i+1):n,]
   mat3[i,(i+1):n]<-apply(vv,1,function(x) sum(ifelse(x==a[i,],1,0)))
}

我必须在for循环中放入2而不是1，因为apply仅适用于矩阵而不适用于数组（实际上vv最终将是数组）。 先感谢您。

Answer 1

不知道这是否比您的方法快，但是这就是我的处理方法。 首先，列出您想要的所有组合。

coms <- combn(1:nrow(a), 2) # combn from utils package
coms
#     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
#[1,]    1    1    1    1    2    2    2    3    3     4
#[2,]    2    3    4    5    3    4    5    4    5     5

因此，第一列将比较1到2，第二列将比较1到3，依此类推。

现在，编写一个函数以计算表示行索引的公共给定矢量长度2中的元素数。

funky <- function(com){
  sum(a[com[1], ] == a[com[2], ])
}
funky(c(1, 2))
# [1] 1
funky(c(1, 3))
# [1] 3

现在将此功能应用于组合矩阵。

apply(coms, 2, funky)
# [1] 1 3 1 3 1 1 1 1 3 1

如果您希望在矩阵输出中使用它

mat <- diag(0, nrow = nrow(a))
mat[lower.tri(mat, diag = FALSE)] <- apply(coms, 2, funky)
t(mat)
#      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
# [1,]    0    1    3    1    3
# [2,]    0    0    1    1    1
# [3,]    0    0    0    1    3
# [4,]    0    0    0    0    1
# [5,]    0    0    0    0    0

Answer 2

您可以简单地执行tcrossprod(a) + tcrossprod(1 - a)

Answer 3

这个怎么样...

a <- matrix(c(1,1,1,0,1,1,0,1,0,1,0,1,0,0,0), 5, 3)

b <- apply(a, 1, function(r) apply(a, 1, function(s) sum(r==s)))
diag(b) <- 0

b
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]    0    1    3    1    3
[2,]    1    0    1    1    1
[3,]    3    1    0    1    3
[4,]    1    1    1    0    1
[5,]    3    1    3    1    0