匹配的rownames等于colnames（对称或非对称矩阵）

Question

我正在对R中的距离矩阵进行统计分析，并希望比较个体之间和群体之间的距离。 我有一个矩阵，其中一些colnames等于一些rownames。 我想提取满足此条件的值（问题是使其在非对称矩阵上工作）。 如果代码可以保存具有符合条件的逻辑值的矩阵，那将是很棒的）

下面显示了一个较小矩阵的示例：

       1         2         3         4
1 0.4966143 0.8359290 0.7319204 0.7579902
3 0.7002979 0.8621343 0.5152356 0.7875813
4 0.7406555 0.8371479 0.7103873 0.5530200

我希望它最终像这样

       1         2         3         4
1    TRUE      FALSE     FALSE     FALSE
3   FALSE      FALSE     TRUE      FALSE
4   FALSE      FALSE     FALSE      TRUE

如果我能做到没有任何循环，只需矢量化代码，我会很高兴

Answer 1

我们可以使用outer

out <- outer(row.names(m1), colnames(m1), `==`)
dimnames(out) <- dimnames(m1)
out
#     1     2     3     4
#1  TRUE FALSE FALSE FALSE
#3 FALSE FALSE  TRUE FALSE
#4 FALSE FALSE FALSE  TRUE

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或rep licate的rownames和列名，使length享有平等，然后做一个==

`dim<-`(row.names(m1)[row(m1)] == colnames(m1)[col(m1)], dim(m1))

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注意：正如@NelsonGon建议的那样，当我们将数据（ read.table/read.csv等）作为data.frame ，列名称可以附加前缀X因为这些是非规范名称，即以数字开头。 要避免这种情况，请在read.table/read.csv或post过程中使用check.names = FALSE参数，方法是更改​​列名

outer(row.names(df), sub("^X","",names(df)),"==")

假设'df'是data.frame标识符对象

数据

m1 <- structure(list(`1` = c(0.4966143, 0.7002979, 0.7406555), 
                     `2` = c(0.835929,  0.8621343, 0.8371479), 
                     `3` = c(0.7319204, 0.5152356, 0.7103873), 
                     `4` = c(0.7579902, 0.7875813, 0.55302)), 
                class = "data.frame", 
                row.names = c("1", "3", "4"))