使用矩陣值作爲指標

我正在做Fisher的排列測試，其中我必須生成所有治療狀態的組合。使用矩陣值作爲指標

我們有4個科目，其中2個被處理。使用combn，我可以生成治療科目的所有組合。例如，第一行意味着第一個和第二個主題被處理。

t(combn(4, 2)) 

    [,1] [,2] 
[1,] 1 2 
[2,] 1 3 
[3,] 1 4 
[4,] 2 3 
[5,] 2 4 
[6,] 3 4

如何從這個矩陣去的處理狀態的矩陣如下：

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

來源

2015-08-31 Heisenberg

這可以使用在''combn' +的'FUN'選項來完成（t（下combn（4,2，FUN =函數（x）的1：％×4％）））' – akrun

@ akrun的評論實際上效果最好（即最容易理解）。（你可以把它作爲答案？）heroka的答案可能有一個小錯字，因爲我得到錯誤。 MichaelChirico的答案是最快的。 – Heisenberg

我以@ akrun's和他爲基準進行了基準測試，光速更快（對於20選擇10，速度更快3000倍）。 – MichaelChirico

發佈作爲溶液我的意見。這是@ Heroka建議的修改。 +將把logical轉換爲numeric，並且應該比as.integer更快。

+(t(combn(4,2, FUN=function(x) 1:4 %in% x))) 
#  [,1] [,2] [,3] [,4] 
#[1,] 1 1 0 0 
#[2,] 1 0 1 0 
#[3,] 1 0 0 1 
#[4,] 0 1 1 0 
#[5,] 0 1 0 1 
#[6,] 0 0 1 1

來源

2015-09-01 03:03:24 akrun

使用基地-R：

res <- t(apply(t(combn(4,2)),MARGIN=1,FUN=function(x){ 
    return(as.numeric(1:4 %in% x)) 
})) 
> res 
    [,1] [,2] [,3] [,4] 
[1,] 1 1 0 0 
[2,] 1 0 1 0 
[3,] 1 0 0 1 
[4,] 0 1 1 0 
[5,] 0 1 0 1 
[6,] 0 0 1 1

來源

2015-08-31 15:53:05 Heroka

繼@ @ akrun在'combn'中提出了'FUN'的建議，並從'％x'的'1：4％'中獲得靈感，我認爲這是最簡單的答案：'t（combn（4，2，FUN = function ）{return（as.numeric（1：4％in％x））}））' – Heisenberg

'as.integer'應該更快。 – MichaelChirico

如何只：

out <- matrix(0L, nrow = nrow(x), ncol = max(x)) 

for (i in 1:nrow(x)) out[i, x[i, ]] <- 1L 

> out 
    [,1] [,2] [,3] [,4] 
[1,] 1 1 0 0 
[2,] 1 0 1 0 
[3,] 1 0 0 1 
[4,] 0 1 1 0 
[5,] 0 1 0 1 
[6,] 0 0 1 1

我們也可以做到這一點沒有循環，雖然它可能是一個小的可讀性（感謝@Frank爲步法）：

m <- matrix(0L, choose(4, 2), 4) 
m[cbind(rep(1:choose(4, 2), each = 2), c(combn(4, 2)))] <- 1L

容易裹入的函數：

participants <- function(m, n){ 
    if (n > m) stop() 
    mcn <- choose(m, n) 
    out <- matrix(0L, mcn, m) 
    out[cbind(rep(1:mcn, each = n), c(combn(m, n)))] <- 1L 
    out 
} 

> participants(6, 5) 
    [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] 
[1,] 1 1 1 1 1 0 
[2,] 1 1 1 1 0 1 
[3,] 1 1 1 0 1 1 
[4,] 1 1 0 1 1 1 
[5,] 1 0 1 1 1 1 
[6,] 0 1 1 1 1 1

來源

2015-08-31 16:01:00 MichaelChirico

你可以使用（1）'choose'來獲取組合數量和（2）矩陣賦值而不是循環：'m < - matrix（0L，choose（4,2），4）; m [cbind（rep（1：choose（4,2），each = 2），c（combn（4,2）））] < - 1L'。同樣的想法。 – Frank

使用矩陣值作爲指標

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