根据 R 中另一个矩阵给出的位置更改一个矩阵中的元素

Question

假设我有一个对称矩阵 A，例如：

> A <- matrix(runif(16),nrow = 4,byrow = T)
> ind <- lower.tri(A)
> A[ind] <- t(A)[ind]
> A
          [,1]      [,2]      [,3]       [,4]
[1,] 0.4212778 0.6874073 0.1551896 0.46757640
[2,] 0.6874073 0.5610995 0.1779030 0.54072946
[3,] 0.1551896 0.1779030 0.9515304 0.79429777
[4,] 0.4675764 0.5407295 0.7942978 0.01206526

我还有一个4 x 3矩阵B给出了矩阵A的具体位置，例如：

> B<-matrix(c(1,2,4,2,1,3,3,2,4,4,1,3),nrow=4,byrow = T)
> B
      [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    2    4
[2,]    2    1    3
[3,]    3    2    4
[4,]    4    1    3

B矩阵表示A的以下位置：(1,1), (1,2), (1,4), (2,2), (2,1), (2,3), (3,3), (3,2), (3,4), (4,4), (4,1), (4,3).

我想更改不在 B 给定位置的 A 的值，用 Inf 替换它们。我想要的结果是：

          [,1]      [,2]      [,3]       [,4]
[1,] 0.4212778 0.6874073       Inf 0.46757640
[2,] 0.6874073 0.5610995 0.1779030        Inf
[3,]       Inf 0.1779030 0.9515304 0.79429777
[4,] 0.4675764       Inf 0.7942978 0.01206526

我怎样才能快速避免 for 循环（我可以编写代码）？我看过很多类似的帖子，但没有人给我我想要的。谢谢！

Answer 1

你想做一些类似矩阵子集的事情（例如，P[Q]），除了你不能在矩阵子集中使用负索引（例如，P[-Q] 是不允许的）。这是一个解决方法。

将要从 A 保留的元素存储在一个 2 列矩阵中，其中每一行是 A:

的坐标

Idx <- cbind(rep(1:4, each=ncol(B)), as.vector(t(B)))

创建一个所有值为 Inf 的矩阵，然后从 A:

覆盖您想要 "keep" 的值

Res <- matrix(Inf, nrow=nrow(A), ncol=ncol(A))
Res[Idx] <- A[Idx]

结果

Res
#          [,1]        [,2]        [,3]       [,4]
#[1,] 0.9043131 0.639718071         Inf 0.19158238
#[2,] 0.6397181 0.601327568 0.007363378        Inf
#[3,]       Inf 0.007363378 0.752123162 0.61428003
#[4,] 0.1915824         Inf 0.614280026 0.02932679

Answer 2

另一种完成矩阵子集化（例如，P[Q]）的方法是手动创建索引 Q。这是一种方法。

从B的每一行找出哪个列索引是"missing":

col_idx <- apply(B, 1, function(x) (1:nrow(A))[-match(x, 1:nrow(A))])

创建子集矩阵Q

Idx <- cbind(1:nrow(A), col_idx)

进行替换

A[Idx] <- Inf

当然，如果你真的想的话，你可以把它做成一行：

A[cbind(1:nrow(A), apply(B, 1, function(x) (1:nrow(A))[-match(x, 1:nrow(A))])]

Answer 3

另一种方法是用 apply 识别单元格，然后设置为 inf。

cnum <- 1:ncol(A)
A[cbind(1:nrow(A), apply(B, 1, function(x) cnum[-which(cnum %in% x)]))] <- Inf
A
#           [,1]      [,2]      [,3]      [,4]
# [1,] 0.9148060 0.9370754       Inf 0.8304476
# [2,] 0.9370754 0.5190959 0.7365883       Inf
# [3,]       Inf 0.7365883 0.4577418 0.7191123
# [4,] 0.8304476       Inf 0.7191123 0.9400145

注： set.seed(42).

Answer 4

这是单行本

A[cbind(1:nrow(A), sum(c(1:ncol(A))) - rowSums(B))] <- Inf

          [,1]       [,2]       [,3]      [,4]
[1,] 0.4150663 0.23440503        Inf 0.6665222
[2,] 0.2344050 0.38736067 0.01352211       Inf
[3,]       Inf 0.01352211 0.88319263 0.9942303
[4,] 0.6665222        Inf 0.99423028 0.7630221

Answer 5

A <- matrix(runif(16),nrow = 4,byrow = T)
ind <- lower.tri(A)
A[ind] <- t(A)[ind]

## >A[]
##        [,1]        [,2]      [,3]      [,4]
## [1,] 0.07317535 0.167118857 0.0597721 0.2128698
## [2,] 0.16711886 0.008661005 0.6419335 0.6114373
## [3,] 0.05977210 0.641933514 0.7269202 0.3547959
## [4,] 0.21286984 0.611437278 0.3547959 0.4927997

首先要注意的是，矩阵 B 目前的形式并不是很有帮助，因为我们需要的信息是 B 中的行和每个值

 B<-matrix(c(1,2,4,2,1,3,3,2,4,4,1,3),nrow=4,byrow = T)
> B
##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]    1    2    4
## [2,]    2    1    3
## [3,]    3    2    4
## [4,]    4    1    3

因此我们可以简单地通过使用 melt 并使用 Var1 和值来创建它。

>melt(B)
##    Var1 Var2 value
## 1     1    1     1
## 2     2    1     2
## 3     3    1     3
## 4     4    1     4
## 5     1    2     2
## 6     2    2     1
## 7     3    2     2
## 8     4    2     1
## 9     1    3     4
## 10    2    3     3
## 11    3    3     4
## 12    4    3     3

我们需要用 inf 替换 A 中不存在的索引。这不容易直接做到。因此，一个简单的方法是创建另一个 Inf 矩阵并根据 melt(B)

的索引填充 A 的值

> C<-matrix(Inf,nrow(A),ncol(A))

 idx <- as.matrix(melt(B)[,c("Var1","value")])
 C[idx]<-A[idx]

> C
##            [,1]        [,2]      [,3]      [,4]
## [1,] 0.07317535 0.167118857 0.0597721 0.2128698
## [2,] 0.16711886 0.008661005 0.6419335       Inf
## [3,]        Inf 0.641933514 0.7269202 0.3547959
## [4,] 0.21286984         Inf 0.3547959 0.4927997

根据 R 中另一个矩阵给出的位置更改一个矩阵中的元素

Change elements in one matrix based on positions given by another matrix in R

for-loop

r

symmetric

matrix