R语言根据向量元素及其位置提取矩阵值，返回向量

628mspwn 于 2023-03-20 发布在其他

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我有下面的矩阵prob.matx：

prob.matx <- structure(c(0.182, 0.212, 0.364, 0.242, 0.242, 0.152, 0.394, 
                         0.212, 0.364, 0.091, 0.273, 0.273, 0.333, 0.242, 0.364, 0.061, 
                         0.273, 0.333, 0.212, 0.182, 0.303, 0.333, 0.182, 0.182), 
                       dim = c(4L, 6L), 
                       dimnames = list(c("A", "C", "G", "T"), 
                                       c("V1", "V2", "V3", "V4", "V5", "V6")))

它看起来像这样：

V1    V2    V3    V4    V5    V6
A 0.182 0.242 0.364 0.333 0.273 0.303
C 0.212 0.152 0.091 0.242 0.333 0.333
G 0.364 0.394 0.273 0.364 0.212 0.182
T 0.242 0.212 0.273 0.061 0.182 0.182

以及向量DNA：

DNA <- c("A", "C", "C", "C", "C", "A")

我想根据DNA向量中的元素和位置提取矩阵值，并返回一个向量，即：

c(prob.matx[DNA[1], 1], prob.matx[DNA[2], 2], prob.matx[DNA[3], 3], 
  prob.matx[DNA[4], 4], prob.matx[DNA[5], 5], prob.matx[DNA[6], 6])

[1] 0.182 0.152 0.091 0.242 0.333 0.303

这看起来很简单，但是我很难找到一个一步完成的函数，**而不使用apply或for循环。

来源：https://stackoverflow.com/questions/75766208/extract-matrix-value-according-to-vector-elements-and-their-positions-and-retur

3条答案

按热度按时间

ohtdti5x1#

我们可以索引prob.matx并提取diag的值。

diag(prob.matx[DNA, ])

[1] 0.182 0.152 0.091 0.242 0.333 0.303

赞(0）回复(0）举报 2023-03-20

sczxawaw2#

如果数组具有维名称，则可以使用每个维一列的字符矩阵进行索引。

prob.matx[cbind(DNA, colnames(prob.matx))]

# [1] 0.182 0.152 0.091 0.242 0.333 0.303

基准测试

prob.matx <- matrix(rnorm(26*100), 26, 100, dimnames = list(LETTERS, paste0('V', 1:100)))
DNA <- sample(LETTERS, 100, replace = TRUE)

bench::mark(
  "Darren" = prob.matx[cbind(DNA, colnames(prob.matx))],
  "benson23/zx8754" = diag(prob.matx[DNA, ])
)

# A tibble: 2 × 9
  expression           min   median `itr/sec` mem_alloc `gc/sec` n_itr  n_gc total_time
  <bch:expr>      <bch:tm> <bch:tm>     <dbl> <bch:byt>    <dbl> <int> <dbl>   <bch:tm>
1 Darren             8.9µs    9.7µs    78756.    9.48KB     7.88  9999     1      127ms
2 benson23/zx8754   24.8µs   49.9µs    18694.   87.14KB    31.4   7737    13      414ms

赞(0）回复(0）举报 2023-03-20

mpgws1up3#

我认为@Darren的答案在效率方面已经足够好了（除非你对速度有极端的要求）。我们实际上可以在@Darren的解决方案的基础上做一些不同的事情来提高速度。
让我们想得更远更努力

prob.matx <- matrix(rnorm(26 * 1000), 26, 10000, dimnames = list(LETTERS, paste0("V", 1:10000)))
DNA <- sample(LETTERS, 100000, replace = TRUE)

bench::mark(
  "Darren" = prob.matx[cbind(DNA, colnames(prob.matx))],
  "TIC" = prob.matx[cbind(match(DNA, row.names(prob.matx)), 1:ncol(prob.matx))]
)

我们会看到

# A tibble: 2 × 13
  expression      min  median itr/s…¹ mem_a…² gc/se…³ n_itr  n_gc total…⁴ result
  <bch:expr> <bch:tm> <bch:t>   <dbl> <bch:b>   <dbl> <int> <dbl> <bch:t> <list>
1 Darren       4.14ms  4.57ms    207.  6.69MB    19.3    86     8   415ms <dbl>
2 TIC           1.5ms     2ms    502.  3.09MB    18.9   213     8   424ms <dbl>

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