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大きなnxn行列があり、さまざまなサイズの非対角スライスを取得したいと思います。例えば：

1 2 3 4 5 6
1 2 3 4 5 6
1 2 3 4 5 6
1 2 3 4 5 6
1 2 3 4 5 6
1 2 3 4 5 6

行列と「対角スライスの幅」が与えられると、それらの値だけのnxn行列を返すR関数が欲しいです。したがって、上記のマトリックスと、たとえば3の場合、次のようになります。

1 x x x x x
1 2 x x x x
1 2 3 x x x
x 2 3 4 x x
x x 3 4 5 x
x x x 4 5 6

現時点では、信じられないほど遅いforループを使用しています（許してください）。

getDiags<-function(ndiags, cormat){
  resmat=matrix(ncol=ncol(cormat),nrow=nrow(cormat))
  dimnames(resmat)<-dimnames(cormat)
  for(j in 1:ndiags){
    resmat[row(resmat) == col(resmat) + j] <- 
      cormat[row(cormat) == col(cormat) + j]
  }
  return(resmat)
}

これは、この問題を解決するための非常に「非R」な方法であると私は理解しています。おそらくdiagまたはlower.triを使用して、それを行うためのより良い方法はありますか？

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3 に答える 3

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size <- 6
mat <- matrix(seq_len(size ^ 2), ncol = size)


low <- 0
high <- 3

delta <- rep(seq_len(ncol(mat)), nrow(mat)) - 
    rep(seq_len(nrow(mat)), each = ncol(mat))
#or Ben Bolker's better alternative
delta <- row(mat) - col(mat)
mat[delta < low | delta > high] <- NA
mat

これは私のマシンの5000x5000マトリックスで動作します

于 2012-08-01T12:54:48.523 に答える
0

upper.tri使用したい場合、lower.tri次のような関数を作成できます。

cormat <- mapply(rep, 1:6, 6)

u.diags <- function(X, n) {
  X[n:nrow(X),][lower.tri(X[n:nrow(X),])] <- NA
  return(X)
}

また

l.diags <- function(X, n) {
  X[,n:ncol(X)][upper.tri(X[,n:ncol(X)])] <- NA
  return(X)
}

また

n.diags <- function(X, n.u, n.l) {
  X[n.u:nrow(X),][lower.tri(X[n.u:nrow(X),])] <- NA
  X[,n.l:ncol(X)][upper.tri(X[,n.l:ncol(X)])] <- NA
  return(X)
}


l.diags(cormat, 3)
u.diags(cormat, 3)
n.diags(cormat, 3, 1)
于 2016-04-23T13:53:52.417 に答える
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できるよ：

マトリックス：

m<-
matrix(1:6,ncol = 6, nrow=6 ,byrow = T)

働き：

n_diag <- function (x, n) {
    d <- dim(x)
    ndiag <- .row(d) - n >= .col(d)
    x[upper.tri(x) | ndiag] <- NA
    return(x)
}

電話：

n_diag(m,3)

#     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
#[1,]    1   NA   NA   NA   NA   NA
#[2,]    1    2   NA   NA   NA   NA
#[3,]    1    2    3   NA   NA   NA
#[4,]   NA    2    3    4   NA   NA
#[5,]   NA   NA    3    4    5   NA
#[6,]   NA   NA   NA    4    5    6

楽しみのためだけに：

#lapply(1:6, n_diag, x = m)
于 2018-08-29T14:26:47.267 に答える