我目前有以下代码。
names <- c("Red","Green","Blue","Orange","Yellow")
aMatrix <- matrix(data=0,nrow=5,ncol=5)
df <- data.frame(matrix(nrow=5,ncol=2))
colnames(df)=c("Number","name")
selectedRows=sample(1:5, 5)
samples=sample(1:5, 5)
for (i in 1:5){
df[i,"Number"]=i
df[i,"name"]=names[samples[i]]
}
for (i in 1:5){
aMatrix[i,which(names==df[selectedRows[i],"name"])]=1
}
有没有办法对最后一个循环进行矢量化,使其运行得更快?
最佳答案
可以通过使用 match
创建列索引,cbind
行索引与列索引来从 aMatrix
中提取值来完成并将它们分配给 1
aMatrix2 <- aMatrix # before the assignment in OP's code
aMatrix2[cbind(seq_len(nrow(aMatrix)), match(df$name[selectedRows], names))] <- 1
-检查
identical(aMatrix, aMatrix2)
#[1] TRUE
关于r - 向量化 R 中的哪些语句,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55880980/