根據第二矩陣中的p值從相關矩陣中提取值

Question

我已經使用外部程序（ SparCC ）創建了一個相關矩陣。 我也從SparCC中的相同數據計算了p值，最后得到了兩個對象，這些對象已導入R中，我們將它們稱為corr和pval ，

> ncol(corr)==nrow(corr)
[1] TRUE

> ncol(pval)==nrow(pval)
[1] TRUE

和

> colnames(corr)==rownames(pval)
[1] TRUE ...

反之亦然。

由於矩陣（或者我應該使用data.frame ？）相當大（大約1000個項目），因此我想通過在pval矩陣中查找p值來從corr矩陣中提取顯着的相關性，通過apply來做某事：

 extracted.values <- apply(corr, nrows(corr), which(pval<0.1))

但由於部分與which是不是一個真正的函數，它將輸出和錯誤。 由於which命令輸出在PVAL矩陣的位置的列表，我有點在不知如何檢索colnames和rownames為每個所需的項目。

是否有一種更簡單的方法來做我想要的事情，例如從R中從頭創建一個相關對象（這完全可能嗎？），該對象同時包含corr和pval矩陣並提取有效值？ 我已經在Python中找到了這個解決方案 ，但是如果R的解決方案比我想象的要簡單的話，那么使用R的解決方案將是非常值得贊賞的。

謝謝你的幫助！

編輯：python示例不保留標題。

Answer 1

你可以簡單地做

corr[pval < 0.1]