替換由另一個矩陣索引的矩陣元素

Question

經過幾個小時的搜索，我轉向您的專業知識。 R 初學者，我嘗試加速我的代碼。 我的目標是替換矩陣A的值。 但是，我想替換基於另一個矩陣B兩個向量的值。 B[, 1]是矩陣A的第i行的名稱。 第二列B[, 2]對應於矩陣A的列名。

我的代碼的第一個版本是在循環中使用 match 函數。

for(k in 1:L){
  i <- B[k,1]
  j <- B[k,2]
  d <- match(i,rownames(A))
  e <- match(j,colnames(A))
  A[d, e] <- 0
  }

第二個版本讓我加快了一點速度：

for( k in 1:L) {
  A[match(B[k,1],rownames(A)), match(B[k,2],colnames(A))] <- 0
  }

但是，處理時間很長，太長了。 所以我想使用apply函數。 為此，我必須在B每一行向量中使用apply 。

使用apply函數是個好方法嗎？ 還是我走錯路了？

Answer 1

在我看來，你可以簡單地做A[B[, 1:2]] <- 0 ，通過使用矩陣索引的力量。

例如， A[cbind(1:4, 1:4)] <- 0將替換A[1,1] 、 A[2,2] 、 A[3,3]和A[4,4]為 0 . 事實上，如果A有“dimnames”屬性（你指的“rownames”和“colnames”），我們也可以使用字符串作為索引。

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可重現的例子

A <- matrix(1:16, 4, 4, dimnames = list(letters[1:4], LETTERS[1:4]))
#  A B  C  D
#a 1 5  9 13
#b 2 6 10 14
#c 3 7 11 15
#d 4 8 12 16

set.seed(0); B <- cbind(sample(letters[1:4])), sample(LETTERS[1:4]))
#     [,1] [,2]
#[1,] "d"  "D" 
#[2,] "a"  "A" 
#[3,] "c"  "B" 
#[4,] "b"  "C" 

## since `B` has just 2 columns, we can use `B` rather than `B[, 1:2]`
A[B] <- 0

#  A B  C  D
#a 0 5  9 13
#b 2 6  0 14
#c 3 0 11 15
#d 4 8 12  0