有效地对通过不同矩阵相关的整行求和

Question

我的代码的目标是创建一个新矩阵 BySite，其中行是 LOLZ 行的总和（我正在使用 colSums()），这些行在 XY矩阵。因此，如果两个 XY 行匹配，那么我希望新矩阵有一行，它将相关的（根据 XY）LOLZ 行相加。

BySite<-matrix(0,dim(unique(XY))[1],dim(LOLZ)[2]);
BySite[1,]<-LOLZ[1,];
for (i in 1:dim(unique(XY))[1]){
  tree<-which(apply(XY, 1, function(x) all(x == unique(XY)[i,]))==TRUE)
  if (length(tree)==1){
    BySite[i,]<-LOLZ[tree,]
  }
  else {
    BySite[i,]<-colSums(LOLZ[tree,])
  }
cat(i," *sigh*")
}

XY 是纬度和经度矩阵，因此可以使用：

XY<-matrix(c(rep(c(55:74),100),rep(c(101:120),100)),2000,2)

而对于 LOLZ

 LOLZ<-matrix(abs(rnorm(2000*50)),2000,50)

我的代码可以运行，但速度慢得令人痛苦，正在寻求一些建议以使其更快。

Answer 1

这是对较小数据集的尝试：

XY = cbind(rep(50:55, 3), rep(100:105, 3))
set.seed(007); LOLZ = matrix(sample(1:5, 18 * 5, T), 18, 5)

paste_XY = paste(XY[, 1], XY[, 2], sep = "; ") #or apply(XY, 1, paste, collapse = "; ")
ans = rowsum(LOLZ, paste_XY)

#after running your code to build "BySite"
sum(ans != BySite)
#[1] 0

有效地对通过不同矩阵相关的整行求和

Efficiently sum entire rows which are related through a different matrix

r

optimization

apply