Подтвердить что ты не робот

Создание треугольной матрицы

Там должен быть элегантный способ сделать это, но я не могу понять так:

Колонки - это вероятности от 1 до 0, идущие вправо

Строки - это вероятности от 0 до 1, идущие вниз

Этот код kludgy дает желаемый результат (но я хочу сделать это с гораздо большей матрицей, чем это):

# Vector entries are rowname - colname, if >= 0
#
rb0 <-  c(NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA, 0)
rb1 <-  c(NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA, 0,.1)
rb2 <-  c(NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA, 0,.1,.2)
rb3 <-  c(NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA, 0,.1,.2,.3)
rb4 <-  c(NA,NA,NA,NA,NA,NA, 0,.1,.2,.3,.4)
rb5 <-  c(NA,NA,NA,NA,NA, 0,.1,.2,.3,.4,.5)
rb6 <-  c(NA,NA,NA,NA, 0,.1,.2,.3,.4,.5,.6)
rb7 <-  c(NA,NA,NA, 0,.1,.2,.3,.4,.5,.6,.7)
rb8 <-  c(NA,NA, 0,.1,.2,.3,.4,.5,.6,.7,.8)
rb9 <-  c(NA, 0,.1,.2,.3,.4,.5,.6,.7,.8,.9)
rb10 <- c( 0,.1,.2,.3,.4,.5,.6,.7,.8,.9,1 )
indbias <- rbind(rb0,rb1,rb2,rb3,rb4,rb5,rb6,rb7,rb8,rb9,rb10)
colnames(indbias) <- seq(1,0,by=-.1)
rownames(indbias) <- seq(0,1,by=.1)
indbias

Спасибо!

4b9b3361

ОТВЕТЫ

Ответ 1

 mat <- matrix(NA, 10,10)
 mat[row(mat)+col(mat) >=11] <- (row(mat)+col(mat) -11)[row(mat)+col(mat)>=11]/10
 mat
      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
 [1,]   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   0.0
 [2,]   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA  0.0   0.1
 [3,]   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA  0.0  0.1   0.2
 [4,]   NA   NA   NA   NA   NA   NA  0.0  0.1  0.2   0.3
 [5,]   NA   NA   NA   NA   NA  0.0  0.1  0.2  0.3   0.4
 [6,]   NA   NA   NA   NA  0.0  0.1  0.2  0.3  0.4   0.5
 [7,]   NA   NA   NA  0.0  0.1  0.2  0.3  0.4  0.5   0.6
 [8,]   NA   NA  0.0  0.1  0.2  0.3  0.4  0.5  0.6   0.7
 [9,]   NA  0.0  0.1  0.2  0.3  0.4  0.5  0.6  0.7   0.8
[10,]    0  0.1  0.2  0.3  0.4  0.5  0.6  0.7  0.8   0.9

Я думаю, что это будет намного быстрее, чем решение plyr, и мне кажется, что это легче понять. Он в основном устанавливает тест для записей, находящихся в нижнем правом "треугольнике", а затем делит результаты этой "тестовой" матрицы bu 10. Вы можете посмотреть тестовую матрицу с помощью этого кода:

row(mat)+col(mat) -11

Изменить: я подумал, что возможно сделать матрицу один раз, как показано на примере себастьяна-с, а затем выполнить один тест, чтобы выполнить настройку NA, может быть быстрее (с одной трети количество вызовов row и col) но, по-видимому, она составляет лишь одну треть. Похоже, что два вызова seq занимают больше времени, чем дополнительные:

mat <- round(outer(seq(-0.5, 0.5, 0.1), seq(-0.5, 0.5, 0.1), `+`), 1)
is.na(mat) <- row(mat)+col(mat) <= 11
mat

Я нашел другое решение, основанное на малоизвестной функции embed:

mat <- embed(seq(-1,1, by=0.1), 11 )[,11:1]
is.na(mat) <- row(mat)+col(mat) <= 11

Хотя это на 50% быстрее, чем новое решение, оно все же медленнее оригинала.

Ответ 2

Несколько другое решение, близкое по стилю к @DWin's:

Создайте матрицу с соответствующим нижним треугольником (я не думаю, что округление строго необходимо, но в противном случае ошибка с плавающей запятой заставляет его выглядеть ужасно):

mat <- round(outer(seq(-0.5, 0.5, 0.1), seq(-0.5, 0.5, 0.1), `+`), 1)
mat

      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11]
 [1,] -1.0 -0.9 -0.8 -0.7 -0.6 -0.5 -0.4 -0.3 -0.2  -0.1   0.0
 [2,] -0.9 -0.8 -0.7 -0.6 -0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1   0.0   0.1
 [3,] -0.8 -0.7 -0.6 -0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1  0.0   0.1   0.2
 [4,] -0.7 -0.6 -0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1  0.0  0.1   0.2   0.3
 [5,] -0.6 -0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1  0.0  0.1  0.2   0.3   0.4
 [6,] -0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1  0.0  0.1  0.2  0.3   0.4   0.5
 [7,] -0.4 -0.3 -0.2 -0.1  0.0  0.1  0.2  0.3  0.4   0.5   0.6
 [8,] -0.3 -0.2 -0.1  0.0  0.1  0.2  0.3  0.4  0.5   0.6   0.7
 [9,] -0.2 -0.1  0.0  0.1  0.2  0.3  0.4  0.5  0.6   0.7   0.8
[10,] -0.1  0.0  0.1  0.2  0.3  0.4  0.5  0.6  0.7   0.8   0.9
[11,]  0.0  0.1  0.2  0.3  0.4  0.5  0.6  0.7  0.8   0.9   1.0

Переверните столбцы

mat <- mat[,rev(seq.int(ncol(mat)))]

Снимите верхний треугольник:

mat[upper.tri(mat)] <- NA

Переверните столбцы:

mat <- mat[,rev(seq_len(ncol(mat)))]
mat

      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11]
 [1,]   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA    NA   0.0
 [2,]   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   0.0   0.1
 [3,]   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA  0.0   0.1   0.2
 [4,]   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA  0.0  0.1   0.2   0.3
 [5,]   NA   NA   NA   NA   NA   NA  0.0  0.1  0.2   0.3   0.4
 [6,]   NA   NA   NA   NA   NA  0.0  0.1  0.2  0.3   0.4   0.5
 [7,]   NA   NA   NA   NA  0.0  0.1  0.2  0.3  0.4   0.5   0.6
 [8,]   NA   NA   NA  0.0  0.1  0.2  0.3  0.4  0.5   0.6   0.7
 [9,]   NA   NA  0.0  0.1  0.2  0.3  0.4  0.5  0.6   0.7   0.8
[10,]   NA  0.0  0.1  0.2  0.3  0.4  0.5  0.6  0.7   0.8   0.9
[11,]    0  0.1  0.2  0.3  0.4  0.5  0.6  0.7  0.8   0.9   1.0

Вы можете изменить там имена ростов.

EDIT: Учитывая, что существует так много решений, вам может быть интересно посмотреть, как они сравниваются. Используя microbenchmark:

Unit: microseconds
   expr       min         lq     median         uq       max
1 AGS()   682.491   738.9370   838.0955   892.8815  4518.740
2  DW()    23.244    27.1680    31.3930    34.8650    70.937
3 MvG() 15469.664 15920.4820 17352.3215 17827.4380 18989.270
4  SC()   118.629   131.4575   144.1360   157.7190   631.779

@DWin-решение кажется самым быстрым на вполне допустимом уровне.

Ответ 3

Один из возможных способов, используя мою текущую любимую библиотеку:

library(plyr)
daply(expand.grid(x=seq(1,0,-.1), y=seq(0,1,.1)),
      .(y, x), with,
      if (x+y >= 1) x+y-1 else NA)

Это дает следующий результат:

     x
y      0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9   1
  0   NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA 0.0
  0.1 NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA 0.0 0.1
  0.2 NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA 0.0 0.1 0.2
  0.3 NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA 0.0 0.1 0.2 0.3
  0.4 NA  NA  NA  NA  NA  NA 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4
  0.5 NA  NA  NA  NA  NA 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5
  0.6 NA  NA  NA  NA 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6
  0.7 NA  NA  NA 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7
  0.8 NA  NA 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
  0.9 NA 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9
  1    0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0

Идея состоит в том, что expand.grid создает фрейм данных всех возможных значений ячеек. Вы могли бы использовать merge для этого. Затем вы применяете функцию к каждому из этих значений для вычисления содержимого ячейки. И пусть daply превратит это в красивую матрицу для вас, включая имена.

EDIT:
Хорошо, вы хотели, чтобы столбцы помечены в обратном порядке. ddply сортирует их по возрастанию. Поэтому попробуйте следующее:

daply(expand.grid(x=seq(0,1,.1), y=seq(0,1,.1)),
      .(y, x), with,
      if (y-x >= 0) y-x else NA)[,11:1]

     x
y      1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1   0
  0   NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA 0.0
  0.1 NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA 0.0 0.1
  0.2 NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA 0.0 0.1 0.2
  0.3 NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA 0.0 0.1 0.2 0.3
  0.4 NA  NA  NA  NA  NA  NA 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4
  0.5 NA  NA  NA  NA  NA 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5
  0.6 NA  NA  NA  NA 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6
  0.7 NA  NA  NA 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7
  0.8 NA  NA 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
  0.9 NA 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9
  1    0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0

Ответ 4

require(matlab)
x=matrix(seq(0,1,.1),1)
X=x[rep(1,c(11)),]
X[upper.tri(X)]=NA
X=t(X)
for(a in 1:11){
  X[1:a,a]=rev(X[1:a,a])
}
X=flipud(X)
colnames(X) <- seq(1,0,by=-.1)
rownames(X) <- seq(0,1,by=.1)