r - 将每个矩阵行与向量进行比较

Question

我有一个 3 列矩阵，我想将其行与向量进行比较。我知道最简单的方法是通过 apply(table==vector,1,sum)>(length(vector)-1) ，但由于我一直在标记错误的行，因此我开始深入研究部分结果。下面是我的代码和 R 似乎正在做的一个错误。

transition_matrix<-cbind(permutations(n=7,r=4,v=c(0,1,2,3,4,5,6),repeats.allowed=T),prob=0,n=1)
vector<-c(1,0,1)
table <- transition_matrix[,c(1:3)]
table[59,]
>0 1 1
(table==vector)[59,]
>TRUE TRUE TRUE

所以我只是困惑地盯着我的代码，老实说不明白为什么它不起作用。我可能会遗漏一些东西，因为如果我直接将第 59 行与向量进行比较，我会得到正确的结果。

Answer 1

正如 Chi Pak 所指出的，table == vector正在向下操作列，但您想将每一行与向量进行比较。

获得所需行为的一种方法是在与向量比较之前转置矩阵，然后再转置。

样本数据:

(table <- matrix(rep(0:2, 4), 4))
#      [,1] [,2] [,3]
# [1,]    0    1    2
# [2,]    1    2    0
# [3,]    2    0    1
# [4,]    0    1    2

(vector <- c(0, 0, 1))
# [1] 0 0 1

计算:

t(t(table) == vector)
#       [,1]  [,2]  [,3]
# [1,]  TRUE FALSE FALSE
# [2,] FALSE FALSE FALSE
# [3,] FALSE  TRUE  TRUE
# [4,]  TRUE FALSE FALSE

与使用 apply 的方法相比，这是一个优势。是所有的操作都是向量化的，这意味着这在大型矩阵上会更有效率。为了看到这一点，让我们看看一个有一百万行的矩阵:

set.seed(144)
table <- matrix(sample(0:1, 3e6, replace=TRUE), 1e6)
system.time(t(t(table) == vector))
#    user  system elapsed 
#   0.066   0.013   0.078 
system.time(t(apply(table,1,function(x) x==vector)))
#    user  system elapsed 
#   2.508   0.057   2.576