行を使用した行列からの索引値、コロン記号

Question

これはおそらく簡単に解決できます。私は、500行×335列のmatの2次元行列と、120425行のdata.frame datを持っています。 data.frame datには、IとJという2つの列があり、これらの列は、行をインデックス化するための列であり、列はmatです。 matの値をdatの行に追加したいと思います。

は、ここに私の概念は失敗です：

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

（私はWin32でR 2.13.1を使用しています）。ちょっと深く掘り下げると、サブマトリクスがmatになっているように見えますが、予想通りマトリックスの値が1次元ではないように見えます。

> 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 ... 

私はint [1:100] 20 1 1 1 20 1 1 1 1 1 ...のようなものを期待していました。値を取得するために行、列のインデックスを使用して2D行列をインデックスする正しい方法は何ですか？ DWINが示唆するようにインデックス行列を用い

Answer 1

を使用してワンライナーです。 、これはまた、データフレームのために働くが、それらは第1のマトリックスクラスに強制し、いずれかが非数値である場合にされています

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

注意点があります：2列の行列として「[」に提供する必要があります行列全体が「最低分母」クラスになります。

Answer 2

は、もちろん非常にクリーンであるが、手動で1-Dのインデックスを使用してそれを行ういくつかの奇妙な理由のためにわずかに速い実際には：

# 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)部分は、2-オンD指数を1次元のものに変換する。 1Lは、double値の代わりに整数を指定する方法です。これにより、いくつかの強制が回避されます。

... gsk3の適用ベースのソリューションも試しました。これは、しかし、ほぼ500倍も遅いです：

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

Answer 3

はここでほとんどapplyの行ベースの操作

> 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)