r语言 - 使用row, col索引从矩阵中索引值

Question

我有一个2D矩阵mat，有500行× 335列，和一个数据帧dat，有120425行。数据帧dat有两个列I和J，它们是整数，用于索引mat的行、列。我想将mat的值添加到dat的行。

这是我的概念失败:

> dat$matval <- mat[dat$I, dat$J]
Error: cannot allocate vector of length 1617278737

(我在Win32上使用R 2.13.1)。再深入一点，我发现我误用了矩阵索引，因为看起来我只得到mat的子矩阵，而不是我预期的单维值数组，即:

> str(mat[dat$I[1:100], dat$J[1:100]])
 int [1:100, 1:100] 20 1 1 1 20 1 1 1 1 1 ...

我期待int [1:100] 20 1 1 1 20 1 1 1 1 1 ...之类的东西。什么是正确的方式来索引二维矩阵使用的行，列的索引来获得值?

Answer 1

差不多了。需要提供给"["作为两列矩阵:

dat$matval <- mat[ cbind(dat$I, dat$J) ] # should do it.

有一个警告:虽然这也适用于数据帧，但它们首先被强制为矩阵类，如果有非数字的，则整个矩阵成为"最小分母"类。

Answer 2

像DWin建议的那样使用矩阵来索引当然要干净得多，但是由于一些奇怪的原因，使用1-D索引手动进行索引实际上要快一些:

# Huge sample data
mat <- matrix(sin(1:1e7), ncol=1000)
dat <- data.frame(I=sample.int(nrow(mat), 1e7, rep=T), 
                  J=sample.int(ncol(mat), 1e7, rep=T))
system.time( x <- mat[cbind(dat$I, dat$J)] )     # 0.51 seconds
system.time( mat[dat$I + (dat$J-1L)*nrow(mat)] ) # 0.44 seconds

dat$I + (dat$J-1L)*nrow(m)部分将二维指标转化为一维指标。1L是指定整型而不是双精度值的方法。这避免了一些强制。

…我还尝试了gsk3基于应用程序的解决方案。它几乎慢了500倍:

system.time( apply( dat, 1, function(x,mat) mat[ x[1], x[2] ], mat=mat ) ) # 212

Answer 3

下面是使用apply的基于行操作的一行代码

> dat <- as.data.frame(matrix(rep(seq(4),4),ncol=2))
> colnames(dat) <- c('I','J')
> dat
   I  J
1  1  1
2  2  2
3  3  3
4  4  4
5  1  1
6  2  2
7  3  3
8  4  4
> mat <- matrix(seq(16),ncol=4)
> mat
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    5    9   13
[2,]    2    6   10   14
[3,]    3    7   11   15
[4,]    4    8   12   16
> dat$K <- apply( dat, 1, function(x,mat) mat[ x[1], x[2] ], mat=mat )
> dat
  I J  K
1 1 1  1
2 2 2  6
3 3 3 11
4 4 4 16
5 1 1  1
6 2 2  6
7 3 3 11
8 4 4 16

Answer 4

n <- 10
mat <- cor(matrix(rnorm(n*n),n,n))
ix <- matrix(NA,n*(n-1)/2,2)
k<-0
for (i in 1:(n-1)){
    for (j in (i+1):n){
    k <- k+1
    ix[k,1]<-i
    ix[k,2]<-j
    }
}
o <- rep(NA,nrow(ix))
o <- mat[ix]
out <- cbind(ix,o)