你如何創建一個 function 來輸入兩個向量來產生一個矩陣 [R]

Question

假設我有 5 對矢量形式的坐標 (x1,y1)(region1), (x2,y2)(region2) 等等，直到 (x5,y5)(region5)。 現在我想找到每個區域之間的距離。 例如，我取區域 i 和 j 之間的距離 D = √[(i−)^2+(−)^2]，output 將是一個 5 x 5 矩陣，其中矩陣 (Dij) 中的每個條目是兩個區域之間的距離。

例如，我有區域 1，其坐標為 (4,3)，區域 2 (1,2)。 那么這兩個區域之間的距離應該是 D = √10，這應該在 Dij 的條目中，其中 i =1 和 j=2，因此 D12 如上述矩陣所示。 我嘗試了如下所示的代碼：

x=c(1,2,4,1,1)
y=c(4,3,1,2,2)
Distance = function(x,y){
D = sqrt(abs((x[i]-x[j])^2+(y[i]-y[j])^2))
A = matrix(0,nrow=5,ncol=5,T)
i = nrow(A)
j = ncol(A)
for (i in 1:5){
for (j in 1:5){
A[i][j] = D
}
}
return(A) 
} 

Output：

Warning messages:
 1: In A[i] <- `*vtmp*` :
 number of items to replace is not a multiple of replacement length

其中有 20 條警告信息。 嘆。 我知道我的代碼遠非正確。 請幫忙

Answer 1

代碼存在以下問題。

• 定義 D 的行使用 i 和 j，即使它們當時尚未定義
• 定義 D 的行使用 abs(...) 但 (...) 中的部分永遠不會是負數，因此使用 abs 是沒有意義的
• 如果 x[i], y[i] 是第 i 個點，那么 x 和 y 的長度必須相同，所以我們應該檢查一下。
• 定義 A 硬編碼 5 的行，因此 function 只有在 x 和 y 的長度為 5 時才能工作。
• 矩陣的第四個參數是 T。永遠不要用 T 來表示 TRUE。 總是把它寫出來，因為 T 是一個可能的變量，但 TRUE 永遠不可能是一個變量名。
• 在定義矩陣時指定 byrow = TRUE 是沒有意義的，因為每個元素都被賦予相同的值，因此順序無關緊要。 事實上，我們根本不需要填寫 A，因為循環稍后會這樣做。
• i 和 j 定義為 nrow(A) 和 ncol(A)； 但是，在此之后它們被重新定義，因此原始定義被丟棄並且從未使用過。 這些行沒有效果。
• 這兩個循環將上限硬編碼為 5，因此，function 僅在 x 和 y 的長度均為 5 時才有效。
• A[i][j] 應該是 A[i, j]
• D 在循環中使用，但在循環外部定義，因此 A[i,j] 的每個元素都將被賦予相同的值
• 代碼沒有縮進，難以閱讀
• 在代碼中放置更多空格會更容易閱讀
• 雖然寫 return(A) 並沒有錯，只寫 A 就足以返回它
• 問題是指 output 但沒有 output 因為代碼從不運行 function

代碼 -

Distance = function(x, y) {
  stopifnot(length(x) == length(y))
  n = length(x)
  A = matrix(nrow = n, ncol = n)
  for (i in 1:n) {
    for (j in 1:n) {
      A[i, j] = sqrt( (x[i] - x[j])^2 + (y[i] - y[j])^2 )
    }
  }
  A
} 

# test
x = c(1, 2, 4, 1, 1)
y = c(4, 3, 1, 2, 2)
Distance(x, y)
##        [,1]   [,2]   [,3]   [,4]   [,5]
## [1,] 0.0000 1.4142 4.2426 2.0000 2.0000
## [2,] 1.4142 0.0000 2.8284 1.4142 1.4142
## [3,] 4.2426 2.8284 0.0000 3.1623 3.1623
## [4,] 2.0000 1.4142 3.1623 0.0000 0.0000
## [5,] 2.0000 1.4142 3.1623 0.0000 0.0000

請注意，這可以使用外部更緊湊地完成。

d <- function(i, j) sqrt((x[i] - x[j])^2 + (y[i] - y[j])^2)
n <- length(x)
outer(1:n, 1:n, Vectorize(d))
##        [,1]   [,2]   [,3]   [,4]   [,5]
## [1,] 0.0000 1.4142 4.2426 2.0000 2.0000
## [2,] 1.4142 0.0000 2.8284 1.4142 1.4142
## [3,] 4.2426 2.8284 0.0000 3.1623 3.1623
## [4,] 2.0000 1.4142 3.1623 0.0000 0.0000
## [5,] 2.0000 1.4142 3.1623 0.0000 0.0000