添加向量后从现有矩阵中随机选择值（在 R 中）

Question

非常感谢您提前提供的帮助！

我正在尝试修改现有矩阵，以便当向矩阵添加新行时，它会从预先存在的矩阵中删除值。

例如，我有一个矩阵：

[,1] [,2] [,3] [,4]
 1     1    0    0
 0     1    0    0
 1     0    1    0
 0     0    1    1

我想添加另一个向量 I.vec，它有两个值 (I.vec=c(0,1,1,0))。 这很容易做到。我只是将它绑定到矩阵。 现在，对于 I.vec 等于 1 的每一列，我想从其他行中随机选择一个值并将其设为零。 理想情况下，这最终会得到一个如下矩阵：

[,1] [,2] [,3] [,4]
 1     0    0    0
 0     1    0    0
 1     0    0    0
 0     0    1    1
 0     1    1    0

但每次运行迭代时，我希望它再次随机采样。

这就是我尝试过的：

mat1<-matrix(c(1,1,0,0,0,1,0,0,1,0,1,0,0,0,1,1),byrow=T, nrow=4)
I.vec<-c(0,1,1,0)
mat.I<-rbind(mat1,I.vec)
mat.I.r<-mat.I
d1<-mat.I[,which(mat.I[5,]==1)]
mat.I.r[sample(which(d1[1:4]==1),1),which(mat.I[5,]==1)]<-0

但这只会删除我想删除的两个值之一。我也尝试过对矩阵进行子集化的变体，但没有成功。

再次感谢您！

Answer 1

OP 的描述有点含糊不清，因此建议两种解决方案：

假设只有相关列中现有的 1 可以设置为 0

I'只需更改原始功能（见下文）。更改是针对定义行的行。我现在有（原始版本中有一个错误 - 下面的版本经过修改以处理该错误）：

rows <- sapply(seq_along(cols), 
                   function(x, mat, cols) {
                       ones <- which(mat[,cols[x]] == 1L)
                       out <- if(length(ones) == 1L) {
                                  ones
                              } else {
                                  sample(ones, 1)
                       }
                       out
                   }, mat = mat, cols = cols)

基本上，它的作用是，对于每一列，我们需要将 1 交换为0，我们计算出该列的哪些行包含 1，并对其中之一进行采样。

编辑：我们必须处理列中只有一个 1 的情况。如果我们只是从长度为 1 的向量中采样，R 的 sample() 会将其视为我们想要从集合 seq_len(n) 中采样，而不是从长度为 1 的集合中采样n。我们现在使用 if, else 语句来处理这个问题。

我们必须对每一列单独执行此操作，以便获得正确的行。我想我们可以做一些很好的操作来避免重复调用 which() 和 sample()，但目前我无法理解，因为我们确实必须处理列中只有一个 1 的情况。这是完成的函数（已更新以处理原始函数中长度为 1 的示例错误）：

foo <- function(mat, vec) {
    nr <- nrow(mat)
    nc <- ncol(mat)

    cols <- which(vec == 1L)
    rows <- sapply(seq_along(cols), 
                   function(x, mat, cols) {
                       ones <- which(mat[,cols[x]] == 1L)
                       out <- if(length(ones) == 1L) {
                                  ones
                              } else {
                                  sample(ones, 1)
                              }
                       out
                   }, mat = mat, cols = cols)

    ind <- (nr*(cols-1)) + rows
    mat[ind] <- 0

    mat <- rbind(mat, vec)
    rownames(mat) <- NULL

    mat
}

它正在运行：

> set.seed(2)
> foo(mat1, ivec)
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    0    0    0
[2,]    0    1    0    0
[3,]    1    0    1    0
[4,]    0    0    0    1
[5,]    0    1    1    0

当我们想要进行交换的列中只有一个 1 时，它会起作用 原始答案

> foo(mat1, c(0,0,1,1))
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    1    0    0
[2,]    0    1    0    0
[3,]    1    0    1    0
[4,]    0    0    0    1
[5,]    0    0    1    1

：假设相关列中的任何值都可以设置为零

这是一个向量化答案，我们在进行替换时将矩阵视为向量。使用示例数据：

mat1 <- matrix(c(1,1,0,0,0,1,0,0,1,0,1,0,0,0,1,1), byrow = TRUE, nrow = 4)
ivec <- c(0,1,1,0)

## Set a seed to make reproducible
set.seed(2)

## number of rows and columns of our matrix
nr <- nrow(mat1)
nc <- ncol(mat1)

## which of ivec are 1L
cols <- which(ivec == 1L)

## sample length(cols) row indices, with replacement
## so same row can be drawn more than once
rows <- sample(seq_len(nr), length(cols), replace = TRUE)

## Compute the index of each rows cols combination
## if we treated mat1 as a vector
ind <- (nr*(cols-1)) + rows
## ind should be of length length(cols)

## copy for illustration
mat2 <- mat1

## replace the indices we want with 0, note sub-setting as a vector
mat2[ind] <- 0

## bind on ivec
mat2 <- rbind(mat2, ivec)

这给了我们：

> mat2
     [,1] [,2] [,3] [,4]
        1    0    0    0
        0    1    0    0
        1    0    0    0
        0    0    1    1
ivec    0    1    1    0

如果我这样做不止一次或两次，我会将其包装在一个函数中：

foo <- function(mat, vec) {
    nr <- nrow(mat)
    nc <- ncol(mat)

    cols <- which(vec == 1L)
    rows <- sample(seq_len(nr), length(cols), replace = TRUE)

    ind <- (nr*(cols-1)) + rows
    mat[ind] <- 0

    mat <- rbind(mat, vec)
    rownames(mat) <- NULL

    mat
}

这给出了：

> foo(mat1, ivec)
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    1    0    0
[2,]    0    1    0    0
[3,]    1    0    1    0
[4,]    0    0    0    1
[5,]    0    1    1    0

如果您想对多个ivec执行此操作，每次都增长 mat1 ，那么您可能不想在循环中执行此操作，因为增长的对象很慢（它涉及副本等）。但是您可以修改 ind 的定义以包含为 n ivec 绑定的额外 n 行s。

Answer 2

你可以尝试这样的事情。在那里添加“nrow”将允许您与其他“I.vec”一起运行多次。我尝试用“apply”在一行中完成此操作，但无法再次得到矩阵。

mat1<-matrix(c(1,1,0,0,0,1,0,0,1,0,1,0,0,0,1,1),byrow=T, nrow=4)
I.vec<-c(0,1,1,0)
mat.I.r<-rbind(mat1,I.vec)

for(i in 1:ncol(mat.I.r))
  {
  ifelse(mat.I.r[nrow(mat.I.r),i]==1, mat.I.r[sample(which(mat.I.r[1:(nrow(mat.I.r)-1),i]==1),1), i] <- 0, "")
  }
mat.I.r