【发布时间】：2022-06-13 23:37:22
【问题描述】：
我从一个使用 Rcpp 构建的简单函数中得到错误“索引超出范围”。我需要这个函数来克服它在 R 中运行缓慢的问题。我已经尝试了我所知道的一切来调试这个错误，但我没有成功。该代码使用“tam”行和两列创建矩阵“Resposta”，这些行应该通过循环填充，然后作为我的问题的答案返回。此函数“correlaciona_rcpp”从具有数千行的平方相关矩阵中读取。我只需要获取高于某个值“val”的相关性。因此，有一个带有其行和列名称的向量（因为它是两个相同矩阵之间的相关矩阵，所以行名称和列名称相同）。前面调用此函数的 R 代码将名称向量强制转换为整数向量以简化操作。我尝试使用 srting 向量类型并收到一条类似的错误消息，指出尝试在 SET_STRING ELT 中设置一个比我的“tam”值大两倍的索引。非常欢迎任何帮助。
library(Rcpp)
A=matrix(rnorm(100), 10)
df <- as.data.frame(cor(A,A))
names(df) <-as.character(1:10)
correlaciona <-
"#include <Rcpp.h>
using namespace Rcpp;
// [[Rcpp::export]]
IntegerMatrix correlaciona_rcpp (NumericMatrix M, IntegerVector nomes, double valor){
int k = 0;
int t = nomes.length();
int tam = nomes.length()*nomes.length();
IntegerMatrix Resposta(tam, 2);
for(int i=0; i<t; ++i){
for(int j=0; i<t; ++j){
bool l1 = (i != j);
bool l2 = (M(i,j)> valor);
bool l3 = (M(i,j)==NA_REAL);
if (l1 & l2 & !l3){
Resposta ( k , 1 ) = nomes(i);
Resposta ( k , 2 ) = nomes(j);
k++;
}
}
}
return(Resposta);
}"
sourceCpp(code = correlaciona)
correlacionar <- function( dtf, val){
n <- as.integer(names(dtf))
dtf <- as.matrix(dtf)
resp <- correlaciona_rcpp( dtf, n, val)
return(resp)
correlacionar(df, 0.5)
}
【问题讨论】：
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我猜
i<t内部的for循环应该是j<t。投票结束为错字。