如何避免R中的循環？

我正在與R處理一個項目。該項目是給定節點之間邊緣的大數據，以測試測試邊緣是否爲真。在項目中，基本元素應該是「邊緣」，這就是我們如何判斷給定的邊緣是否真實。所以問題來了。我們創建了一個「from」節點和「to」節點兩列的數據框來表示邊，這就是edgesData，然後我們使用igraph創建了一個圖，它是。我們可以計算出相似度某兩個節點，使用如何避免R中的循環？

similarity.jaccard(graph, vids = V(graph)[edgesData[1,1], edgesData[1,2]])

但是我們怎麼能得到所有邊的桌子嗎？我試過

similarity.jaccard(graph, vids = V(graph)[edgesData[,1], edgesData[,2]])

，但沒有奏效。此外，我已經試過

similarity.jaccard(graph, vids = E(graph))

它沒有工作，要麼。一個顯而易見的方法是使用循環來從數據框中檢索每一行，但這似乎是一個糟糕的主意。所以，任何人都可以給我一些建議嗎？謝謝！

編輯：好，好像問題是有點混亂，所以我寫了這一個循環的解決方案：

tpData <- edgesData 
simList <- c() 

while(nrow(tpData) > 0) { 
    v1 <- tpData[1,1] 
    v2 <- tpData[1,2] 
    simList <- c(simList, similarity.jaccard(graph, V(graph)[v1, v2])[1,2]) 
    tpData <- tpData[-1,] 
}

在這個代碼中，我試圖讓兩個元素[，1] ，[，2]，然後計算相似度。由於行數接近2000萬，所以需要永遠完成這項工作。有一個更好的辦法來解決這個問題。有人能幫助我嗎？謝謝。

來源

2015-08-24 user3928256

也許一個可重複的例子可以幫助嗎？ – Tensibai

我不知道你想要什麼，在節點（頂點）和邊緣之間計算jaccard相似度，只需輸入：'similarity.jaccard（graph）'，就可以從所有節點獲得它，起來的邊緣和頂點，所以你想要什麼？你可以輸入'E（graph）'得到所有邊的列表，但是你想要什麼類型的表？同一組頂點之間是否存在多個邊？如果沒有，那麼一張桌子的邊緣會讓人感覺不到 – grrgrrbla

對不起。這是我的。我有一個邊緣列表。然後我用它來創建一個圖。我想要的是，從列表中獲得每對節點的相似性。 – user3928256

不知道這是否是最有效的方法，但我過去自己用它。這是一個簡單的例子，使用dplyr：

library(igraph) 

    g <- graph.ring(5) 

    data.frame(similarity.jaccard(g)) -> dt 

    dt 

#   X1  X2  X3  X4  X5 
# 1 1.0000000 0.0000000 0.3333333 0.3333333 0.0000000 
# 2 0.0000000 1.0000000 0.0000000 0.3333333 0.3333333 
# 3 0.3333333 0.0000000 1.0000000 0.0000000 0.3333333 
# 4 0.3333333 0.3333333 0.0000000 1.0000000 0.0000000 
# 5 0.0000000 0.3333333 0.3333333 0.0000000 1.0000000 

    library(dplyr) 

    data.frame(expand.grid(1:nrow(dt),1:ncol(dt))) %>% # combine all nodes (pairs) 
     select(node1=Var1, node2=Var2) %>%     # rename 
     group_by(node1,node2) %>%       # group in order to get each row separately 
     do(data.frame(simil = dt[.$node1,.$node2])) %>%  # pick the corresponding similarities based on the nodes' pair 
     ungroup 

# node1 node2  simil 
# 1  1  1 1.0000000 
# 2  1  2 0.0000000 
# 3  1  3 0.3333333 
# 4  1  4 0.3333333 
# 5  1  5 0.0000000 
# 6  2  1 0.0000000 
# 7  2  2 1.0000000 
# 8  2  3 0.0000000 
# 9  2  4 0.3333333 
# 10  2  5 0.3333333 
# .. ... ...  ...

來源

2015-08-24 09:37:46 AntoniosK

感謝您的答案，但事情是，我在圖中的頂點數約爲4百萬。數據幀可以是那麼大嗎？ – user3928256

不知道，但肯定會讓事情變慢。如果你有特定的目標，這可以解決。例如，如果你需要得到相似度超過0.8的對，你可以減少你的組合。但是，如果您希望所有對的相似性，那麼對於4mil節點，您肯定會獲得大量數據幀。你有很多組合。 – AntoniosK

感謝您的回答。問題是我沒有正確選擇數據集。 – user3928256

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