将每个矩阵行与一个向量进行比较

Question

我有一个3列的矩阵，想要将其行与向量进行比较。我知道最简单的方法是通过apply(table==vector,1,sum)>(length(vector)-1)，但由于我一直得到错误的标记行，所以开始挖掘部分结果。下面是我的代码和R似乎出现的错误。

transition_matrix<-cbind(permutations(n=7,r=4,v=c(0,1,2,3,4,5,6),repeats.allowed=T),prob=0,n=1)
vector<-c(1,0,1)
table <- transition_matrix[,c(1:3)]
table[59,]
>0 1 1
(table==vector)[59,]
>TRUE TRUE TRUE

我现在只是困惑地盯着我的代码，实际上并不理解为什么它不能工作。我可能漏掉了某些东西，因为如果我直接将第59行与向量进行比较，我会得到正确的结果。

- Mikolaj

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如果您执行了 (table[59,] == vector) 会怎样？ - Valentin Ruano

Answer 1

如Chi Pak所指出的，table == vector是按列操作，但你想将每一行与向量进行比较。

实现你想要的行为的一种方法是在与向量比较之前转置矩阵，然后重新转置。

样例数据：

(table <- matrix(rep(0:2, 4), 4))
#      [,1] [,2] [,3]
# [1,]    0    1    2
# [2,]    1    2    0
# [3,]    2    0    1
# [4,]    0    1    2

(vector <- c(0, 0, 1))
# [1] 0 0 1

计算：

t(t(table) == vector)
#       [,1]  [,2]  [,3]
# [1,]  TRUE FALSE FALSE
# [2,] FALSE FALSE FALSE
# [3,] FALSE  TRUE  TRUE
# [4,]  TRUE FALSE FALSE

与使用apply方法相比，这种方法的一个优点是所有操作都是向量化的，这意味着在处理大型矩阵时更加高效。为了证明这一点，让我们看一个有一百万行的矩阵：

set.seed(144)
table <- matrix(sample(0:1, 3e6, replace=TRUE), 1e6)
system.time(t(t(table) == vector))
#    user  system elapsed 
#   0.066   0.013   0.078 
system.time(t(apply(table,1,function(x) x==vector)))
#    user  system elapsed 
#   2.508   0.057   2.576 

- josliber

Answer 2

解释

当你将一个向量（vector）与一个矩阵（matrix）进行比较时，它是按列进行比较的。

请参见以下可重现的示例：

table <- matrix(c(rep(0,60),rep(1,60),rep(1,60)),ncol=3)
vector <- c(1,0,1)

head(table==vector)

      [,1]  [,2]  [,3]
[1,] FALSE  TRUE  TRUE
[2,]  TRUE FALSE FALSE
[3,] FALSE  TRUE  TRUE
[4,] FALSE  TRUE  TRUE
[5,]  TRUE FALSE FALSE
[6,] FALSE  TRUE  TRUE

1,1是错误的，因为vector[1]==1且table[1,1]==0。 2,1是正确的，因为vector[2]==0且table[2,1]==0，以此类推。

解决方案

head(t(apply(table,1,function(x) x==vector)))

      [,1]  [,2] [,3]
[1,] FALSE FALSE TRUE
[2,] FALSE FALSE TRUE
[3,] FALSE FALSE TRUE
[4,] FALSE FALSE TRUE
[5,] FALSE FALSE TRUE
[6,] FALSE FALSE TRUE

- CPak