[英]How to write an apply() function that only applies to odd-numbered columns in r matrix?
假设我们有一个如下所示的“测试”矩阵: (1,2,3, 4,5,6, 7,8,9, 10,11,12) 通过运行test <- matrix(1:12, ncol = 4)
。 一个简单的 3 x 4(行 x 列)矩阵,包含从 1 到 12 的数字。
现在假设我们想为每个奇数矩阵列中的每个元素添加一个值 1,因此我们最终得到一个包含以下值的矩阵:(2,3,4,4,5,6,8, 9、10、10、11、12)。 我们将如何使用apply()
函数来做到这一点?
请注意,这是一个简化的示例。 在我使用的更完整的代码中,矩阵根据用户输入动态扩展/收缩,因此我需要一个apply()
函数来计算矩阵列的实际数量,而不是使用上述固定假设 4 列例子。 (而且我没有向元素添加值 1;我正在运行并行最小值函数test[,1] <- pmin(test1[,1], 5)
说将每个值限制为最大值 5 )。
由于我目前对apply()
函数系列的理解有限,到目前为止我所能做的就是apply(test, 2, function(x) {return(x+1)})
但是这是给所有的值加 1所有列中的元素,而不仅仅是奇数列。
您可以简单地对输入数据框进行子集化以仅访问奇数或偶数列。 考虑:
test[c(TRUE, FALSE)] <- apply(test[c(TRUE, FALSE)], 2, function(x) f(x))
test[c(FALSE, TRUE)] <- apply(test[c(FALSE, TRUE)], 2, function(x) f(x))
这是有效的,因为 R 中的回收规则将导致例如c(TRUE, FALSE)
重复,但是需要多次覆盖输入test
数据帧中的所有列。
对于矩阵,我们需要在对矩阵进行子集化时使用drop=FALSE
标志,以便在使用apply()
时保持矩阵形式:
test <- matrix(1:12, ncol = 4)
test[,c(TRUE, FALSE)] <- apply(test[,c(TRUE, FALSE),drop=FALSE], 2, function(x) x+1)
test
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 2 4 8 10
[2,] 3 5 9 11
[3,] 4 6 10 12
^ ^ ... these columns incremented by 1
您可以使用模%% 2
。
odd <- !seq(ncol(test)) %% 2 == 0
test[, odd] <- apply(test[, odd], 2, function(x) {return(x + 1)})
# [,1] [,2] [,3] [,4]
# [1,] 2 4 8 10
# [2,] 3 5 9 11
# [3,] 4 6 10 12
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