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r - 更快的条件行操作

问题描述

一个可重现的例子，

mat1 <- matrix(c(1,3,1,2,3,4), nrow = 2, ncol = 3, byrow = T)
jj <- c(3:1)
> mat1
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    3    1
[2,]    2    3    4

我想检查 mat1 的第一行，如果有 1 我想做点什么，否则什么也不会发生。例如，对于那个 1，我将 jj[i] 相加，然后将它们加在一起，如下所示：

sumj <- 0
for (i in 1:length(jj)){
if (mat1[1,i] == 1){
  sumj <- sumj + jj[i]
  }
}

在这种情况下，我将一一检查所有行元素并注册输出。这很好用，但我需要提高效率，因为原始矩阵有很多行，并且计算将重复多次。你能提出一些建议吗？

请不要关注总和，因为它可能是其他一些复杂的函数。

标签： rmatrixconditional-statements

解决方案

任何

colSums(t(mat1 == 1)*jj)
c((mat1 == 1) %*% jj)

将jj逐行添加与等于 1 的矩阵条目对应的元素。基于矩阵乘法的方式是两者中最快的。

在 OP 的评论之后，这里有一个函数，它首先检查value矩阵的第一行中是否存在 a ，并且如果矩阵行的相应元素等于(在问题）。FUNvecjjvalue1

fun <- function(x, vec, FUN, value = 1){
  f <- match.fun(FUN)
  if(inherits(x, "array")){
    if(any(x[1, ] == value)){
      y <- f(t(x == value)*vec)
      t(y)
    } else NA
  } else NA
}

fun(mat1, jj, colSums)
#     [,1] [,2]
#[1,]    4    0
fun(mat1, jj, sin)
#        [,1] [,2]     [,3]
#[1,] 0.14112    0 0.841471
#[2,] 0.00000    0 0.000000

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