我想为 5 个变量创建一个矩阵，这样每个变量都从 seq(from = 0, to = 1, length.out = 500) 和 中获取一个值rowSums(数据)= 1。
换句话说，我想知道如何创建一个矩阵来显示所有可能的数字组合以及每个 row = 1 的总和。
最佳答案
这是一个使用循环的迭代解决方案。给你所有可能的数字排列加起来为 1，它们之间的距离是 N 的倍数。这里的想法是将所有数字从 0 到 1(它们之间的距离是 N 的倍数)，然后对于每个一个在新列中包含所有添加时不超过 1 的数字。冲洗并重复，除了在最后一次迭代中，在最后一次迭代中，您只添加完成该行的数字和该行的总和。
就像人们在评论中指出的那样，如果您想要 N = 1/499*，它会给您一个非常非常大的矩阵。我注意到，对于 N = 1/200，它已经花费了大约 2、3 分钟，因此对于 N = 1/499，它可能花费的时间太长了。
*seq(from = 0, to = 1, length.out = 500) 与 seq(from = 0, to = 1, by = 1/499) 相同
N = 1/2
M = 5
x1 = seq(0, 1, by = N)
df = data.frame(x1)
for(i in 1:(M-2)){
x_next = sapply(rowSums(df), function(x){seq(0, 1-x, by = N)})
df = data.frame(sapply(df, rep, sapply(x_next,length)))
df = cbind(df, unlist(x_next))
}
x_next = sapply(rowSums(df), function(x){1-x})
df = sapply(df, rep, sapply(x_next,length))
df = data.frame(df)
df = cbind(df, unlist(x_next))
> df
x1 unlist.x_next. unlist.x_next..1 unlist.x_next..2 unlist(x_next)
1 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0
2 0.0 0.0 0.0 0.5 0.5
3 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0
4 0.0 0.0 0.5 0.0 0.5
5 0.0 0.0 0.5 0.5 0.0
6 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0
7 0.0 0.5 0.0 0.0 0.5
8 0.0 0.5 0.0 0.5 0.0
9 0.0 0.5 0.5 0.0 0.0
10 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0
11 0.5 0.0 0.0 0.0 0.5
12 0.5 0.0 0.0 0.5 0.0
13 0.5 0.0 0.5 0.0 0.0
14 0.5 0.5 0.0 0.0 0.0
15 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0
关于r - R中的序列组合矩阵，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/50822262/