我有這個資料框：
a <- c(2,5,90,77,56,65,85,75,12,24,52,32)
b <- c(45,78,98,55,63,12,23,38,75,68,99,73)
c <- c(77,85,3,22,4,69,86,39,78,36,96,11)
d <- c(52,68,4,25,79,120,97,20,7,19,37,67)
e <- c(14,73,91,87,94,38,1,685,47,102,666,74)
df <- data.frame(a,b,c,d,e)
這個腳本：
R <- Map(` `, list(1:3), 0:9)
cmin <- t(as.matrix(rep(NA, ncol(df))))
for (r in seq(R)) {
for (f in seq(ncol(df))) {
x <- df[R[[r]], f]
y <- df[R[[r]], -f]
dif_2 <- (x - y)^2
cmin[f] <- which.min(colSums(dif_2))
}
}
dif_3 <- as.matrix(dif_2[,cmin])
sq <- sqrt(dif_3)
如何將腳本的最后兩行放入上面的“for”回圈中？
謝謝大家幫助我！
uj5u.com熱心網友回復：
如果'sq'的輸出應該是vector
sq <- c()
for (r in seq(R)) {
for (f in seq(ncol(df))) {
x <- df[R[[r]], f]
y <- df[R[[r]], -f]
dif_2 <- (x - y)^2
cmin[f] <- which.min(colSums(dif_2))
dif_3 <- as.matrix(dif_2[,cmin[f]])
sq <- c(sq, sqrt(dif_3))
}
}
-輸出
> sq
[1] 12 68 1 31 5 7 25 17 1 25 17 1 31 5 7 68 1 10 5 7 32 17 1 3 17 1 3 5 7 32 8 22 7
[34] 8 22 7 1 3 75 1 3 75 1 10 38 10 38 27 32 31 26 55 52 4 52 23 55 10 38 27 52 4 1 31 26 22
[67] 52 4 1 23 55 12 31 26 22 4 1 36 57 63 1 4 1 36 51 11 19 27 84 610 12 55 5 63 1 3 63 1 3
[100] 12 55 5 84 610 35 55 5 5 1 3 32 1 3 32 55 5 5 610 35 78 5 5 15 3 32 3 3 32 3 5 5 15
[133] 28 34 567 5 15 35 32 3 62 12 44 21 5 15 35 34 567 1
如果它應該是一個list
sq <- list()
for (r in seq(R)) {
for (f in seq(ncol(df))) {
x <- df[R[[r]], f]
y <- df[R[[r]], -f]
dif_2 <- (x - y)^2
cmin[f] <- which.min(colSums(dif_2))
dif_3 <- as.matrix(dif_2[,cmin[f]])
sq <- c(sq, list(sqrt(dif_3)))
}
}
sqmat <- do.call(cbind, sq)
uj5u.com熱心網友回復：
如果我理解正確，您需要 . 中給出的每行索引的最小距離R。下面的代碼創建了兩個資料結構，sq_list1它們sq_3d存盤相同的值，但其中一個是矩陣串列，另一個是具有第三個索引的 3d 陣列1:length(R)。
sq_list <- replicate(length(R),
matrix(nrow = length(R[[1]]), ncol = ncol(df)),
simplify = FALSE)
sq_3d <- replicate(length(R),
matrix(nrow = length(R[[1]]), ncol = ncol(df)))
for (r in seq(R)) {
for (f in seq(ncol(df))) {
x <- df[R[[r]], f]
y <- df[R[[r]], -f]
dif_2 <- (x - y)^2
cmin <- which.min(colSums(dif_2))
dif_3 <- dif_2[, cmin]
sq_list[[r]][, f] <- sqrt(dif_3)
sq_3d[, f, r] <- sqrt(dif_3)
}
}
# output not shown
sq_list
sq_3d
編輯
這似乎更簡單。
faux <- function(r, df){
sub_df <- df[r, ]
sapply(seq(ncol(sub_df)), \(f){
d <- (sub_df[, f] - sub_df[, -f])^2
cmin <- which.min(colSums(d))
sqrt(d[, cmin])
})
}
sq_list2 <- lapply(R, faux, df = df)
identical(sq_list, sq_list2)
#[1] TRUE
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