根據同一個向量中的值更改向量值

Question

這可能與之前發佈的其他類似問題相同，但我無法找到完全匹配（如果此處已存在，請直接與我聯繫）。

無論如何，我有一個19列和5000行的矩陣。每行包含在0.1（所以，0.0，0.1,0.2 ... 1.0）等從而增量在0.0和1之間的一個值：

0 0.6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 
0 0.5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 
0 0.4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 
... 
0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 
0 0 0.9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 
0 0 0.8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 

所以矢量從1到0.1在再次重新開始之前1並轉移到下一列。我想要一個基本上從一行到另一行的函數，看看是否有一個數值，然後將1減去該值的下一個位置。有效的是這樣的：

0 0.6 0.4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 
0 0.5 0.5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 
0 0.4 0.6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 
... 
0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 
0 0 0.9 0.1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 
0 0 0.8 0.2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 

我試過用「應用」或只圖基重新編碼，但竅門就是通過一切〜5000行運行的幾件事情。也許我應該通過閱讀專欄來處理它？

Answer 1

分別考慮價值和指標。 R中的索引可能非常強大。

# simulate data. smaller size for simplification 
m <- matrix(0, nrow = 200, ncol = 12) 
r_indice <- 1:200 
c_indice <- rep(2:11, each = 10) 
m[cbind(r_indice, c_indice)] <- rep(seq(0.1, 1, by = 0.1), 10) 

# find non-zero value indice 
value_indice <- which(m !=0, arr.ind = T) 
new_value_indice <- value_indice 
new_value_indice[, 2] <- new_value_indice[, 2] + 1 
m[new_value_indice] <- 1 - m[value_indice] 

Answer 2

這是一種將簡單矩陣乘法和矩陣索引相結合的方法。首先，我們創建一個19×20矩陣，每行中有1對和1對。

mat <- diag(20) 
mat[row(mat) - col(mat) == -1] <- -1 
mat <- mat[-20, ] 

mat樣子：

#  [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] ... 
# [1,] 1 -1 0 0 0 0 
# [2,] 0 1 -1 0 0 0 
# [3,] 0 0 1 -1 0 0 
# [4,] 0 0 0 1 -1 0 
# [5,] 0 0 0 0 1 -1 
# [6,] 0 0 0 0 0 1 
# ... 

假設你原來的矩陣是x。然後，我們乘x和mat：

y <- x %*% mat 

，使我們得到相同的數字作爲x，而且這些數字在相鄰列負：

 [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] 
[1,] 0 0.6 -0.6 0.0 0 0 
[2,] 0 0.5 -0.5 0.0 0 0 
[3,] 0 0.4 -0.4 0.0 0 0 
[4,] 0 0.0 1.0 -1.0 0 0 
[5,] 0 0.0 0.9 -0.9 0 0 
[6,] 0 0.0 0.8 -0.8 0 0 

最後，加1所有負數：

y[y < 0] <- (y + 1)[y < 0] 
y[1:6, 1:6] 
#  [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] 
# [1,] 0 0.6 0.4 0.0 0 0 
# [2,] 0 0.5 0.5 0.0 0 0 
# [3,] 0 0.4 0.6 0.0 0 0 
# [4,] 0 0.0 1.0 0.0 0 0 
# [5,] 0 0.0 0.9 0.1 0 0 
# [6,] 0 0.0 0.8 0.2 0 0