方程组。如何自动返回某些方程中未出现的变量的值 0(在矩阵中)(R-studio)？

Question

给出一个示例：

my_string＆lt; - " 2a 5b-2c 2d = 9; 3a-2b 1c-3d = 34; -3a 3b 3b 2c 2c 4d = 33; 2a 3b 3b 4c 4c 4c 5d = 125"

s <- my_string
p <- ";"
s2 <- gsub(p,"",s)
w <- nchar(s) - nchar(s2) + 1 
s1 <- my_string
p1 <- "[:a-z:]"
s3 <- gsub(p1,"",s1) 
k <- (nchar(s1) - nchar(s3) )/w +1
my_string<-strsplit(my_string, ";")
my_string<-unlist(my_string)
my_string<-trimws(my_string)
for (i in 1:w) {
  print(noquote(paste0(my_string[i])))
}
sp2 <- strsplit(my_string, "=")
b <- as.numeric(sapply(sp2, '[[', 2))
sp3 <- lapply(lapply(sp2, '[[', 1), function(s) gsub("([-+])([[:alpha:]])", 
"\11\2", s))
sp3 <- lapply(sp3, trimws)
sp3 <- lapply(sp3, function(s1) sub("^([[:alpha:]])", "1\1", s1))
A <- do.call(rbind, lapply(sp3, function(x) as.numeric(unlist(strsplit(x,"
[[:alpha:]]")))))
x <- cbind(A,b)
x

此程序的输出是此矩阵：

                   b
[1,]  2  5 -2  2   9
[2,]  3 -2  1 -3  34
[3,] -3  3  2  4  33
[4,]  2  3  4  5 125

它的工作正确。但是，当至少一个方程式中不会发生某些方程中存在的变量时，问题就会出现。在这种情况下，该程序将不起作用。我的问题是：如何修改该方程系统：

my_string＆lt; - " 2a 5b-2c = 9; 3a-2b-3d = 34; -3a 3b 3b 2c 4d = 33; 2a 4c 4c 4c 5d = 125"

将给出此输出：

                   b
[1,]  2  5 -2  0   9
[2,]  3 -2  0 -3  34
[3,] -3  3  2  4  33
[4,]  2  0  4  5 125

(每个列代表下一个变量，如果在任何方程式中不发生一些变量，则应返回特定位置的值0(

预先感谢您。

Answer 1

tidyverse的一个选项将为

library(tidyverse)
str_split(my_string, "; ") %>%
           magrittr::extract2(1) %>%
           map_df(~ .x %>%
                     {
                      x1 <- str_extract_all(., pattern = "[0-9-]+")[[1]]
                      x2 <- c(str_extract_all(., pattern = "[a-z]+")[[1]], "e")
                      set_names(as.list(x1), x2)
                       }
                       %>%
                     as_tibble) %>%
           select(a, b, c, d, e) %>%
           mutate_all(funs(as.numeric(replace(., is.na(.), 0))))
 # A tibble: 4 x 5
#     a     b     c     d      e
#   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>  <dbl>
#1  2.00  5.00 -2.00  0      9.00
#2  3.00 -2.00  0    -3.00  34.0 
#3 -3.00  3.00  2.00  4.00  33.0 
#4  2.00  0     4.00  5.00 125