r - 如何在没有嵌套 for 循环的情况下快速填充矩阵

Question

我有一个值为 0、1 和 2 的数据集。

data <- matrix(c(1, 0, 0, 1, 2, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 1, 1, 1), nrow = 5, ncol = 4)
> data
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    1    0    2
[2,]    0    1    0    0
[3,]    0    0    0    1
[4,]    1    1    0    1
[5,]    2    0    0    1

我想根据这些数据创建一个矩阵，使值 0 为 (0, 0)，1 为 (1, 0)，2 为 (0, 1)。下面是我正在使用的代码:

data.exp <- matrix(NA, nrow = nrow(data)*2, ncol = ncol(data))
for(i in 1:nrow(data)){
  for(j in 1:(ncol(data))){
    if(data[i,j] == 1){
      vec <- c(1, 0)
    }else if(data[i, j] == 0){
      vec <- c(0, 0)
    }else{
      vec <- c(0, 1)
    }
    data.exp[((i*2-1):(i*2)), j] <- vec
  }
}
> data.exp
      [,1] [,2] [,3] [,4]
 [1,]    1    1    0    0
 [2,]    0    0    0    1
 [3,]    0    1    0    0
 [4,]    0    0    0    0
 [5,]    0    0    0    1
 [6,]    0    0    0    0
 [7,]    1    1    0    1
 [8,]    0    0    0    0
 [9,]    0    0    0    1
[10,]    1    0    0    0

有没有更快的方法来生成矩阵 data.exp，而不必在 R 中使用嵌套的 for 循环？随着样本量的增加，嵌套 for 循环方法的效率不是很高。

Answer 1

apply对于矩阵来说应该很快。创建一个列表，v , 通过考虑 0 具有适当的值和子集, 1 , 或 2在data作为 v 的索引

v = list(c(0, 0), c(1, 0), c(0, 1))
apply(data, 2, function(i) do.call(cbind, v[i + 1]))
#       [,1] [,2] [,3] [,4]
#  [1,]    1    1    0    0
#  [2,]    0    0    0    1
#  [3,]    0    1    0    0
#  [4,]    0    0    0    0
#  [5,]    0    0    0    1
#  [6,]    0    0    0    0
#  [7,]    1    1    0    1
#  [8,]    0    0    0    0
#  [9,]    0    0    0    1
# [10,]    1    0    0    0