在兩個向量中的compatea值並將比較結果分配給R中的一個新向量

我有一個要追加的向量，這裏是代碼，由於nrow很大，所以代碼很慢。在兩個向量中的compatea值並將比較結果分配給R中的一個新向量

我只想加快速度。我試過c（）和append（），兩者似乎不夠快。我checkd Efficiently adding or removing elements to a vector or list in R?

下面是代碼：

compare<-vector() 

for (i in 1:nrow(domin)){ 

    for (j in 1:nrow(domin)){ 
     a=0 
    if ((domin[i,]$GPA>domin[j,]$GPA) & (domin[i,]$SAT>domin[j,]$SAT)){ 
     a=1 
    } 
    compare<-c(compare,a) 
    } 
    print(i) 
}

我發現這是很難搞清楚的，如果我用

#compare<-rep(0,times=nrow(opt_predict)*nrow(opt_predict))

來源

2013-09-29 wangshuai

你應該用'outer'生成一個矩陣，我想。 – Frank

我覺得可以有一個更好的標題，因爲這是關於比較效率（我認爲），而不是追加？ – Frank

你想將這些信息比較索引更好地放置在矩陣中：

v1 <- 1:3 
v2 <- c(1,2,2) 
mat1 <- outer(v1,v1,`>`) 
mat2 <- outer(v2,v2,`>`) 
both <- mat1 & mat2

要查看哪些位置t他不等式成立的，使用which：

which(both,arr.ind=TRUE) 
#  row col 
# [1,] 2 1 
# [2,] 3 1

評論：

這個答案應該比你的循環要快得多。然而，你真的只是排序兩個向量，所以有可能是一個更快的方法來做到這一點，而不是採取一套詳盡的不平等...
在你的情況，只有一個部分排序（因爲， i和j，這兩個維度中的任何一個都不可能嚴格大於另一個維度）。如果用先上v1，然後排序上v2不滿意，您可以使用data.table包很容易得到一個完整的排序：
```
set.seed(1) 
v1 <- sample.int(10,replace=TRUE) 
v2 <- sample.int(10,replace=TRUE) 

require(data.table) 
DT <- data.table(v1,v2) 
setkey(DT) 
DT[,rank:=.GRP,by='v1,v2'] 
```
這給
```
v1 v2 rank 
1: 1 8 1 
2: 3 3 2 
3: 3 8 3 
4: 4 2 4 
5: 6 7 5 
6: 7 4 6 
7: 7 10 7 
8: 9 5 8 
9: 10 4 9 
10: 10 8 10 
```
這取決於你打算接下來做。

來源

2013-09-29 21:04:53 Frank

澄清，v1和v2是您的GPA和SAT向量。 – Frank

在兩個向量中的compatea值並將比較結果分配給R中的一個新向量

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