根据第二个矩阵中的 p 值从相关矩阵中提取值答案

【问题标题】：Extract values from a correlation matrix according to their p-value in a second matrix根据第二个矩阵中的 p 值从相关矩阵中提取值
【发布时间】：2014-04-05 16:08:08
【问题描述】：

我用外部程序 (SparCC) 创建了一个相关矩阵。我也从 SparCC 中的相同数据计算了 p 值，我最终得到了两个导入到 R 中的对象，我们称它们为 corr 和 pval 和

> ncol(corr)==nrow(corr)
[1] TRUE

> ncol(pval)==nrow(pval)
[1] TRUE

和

> colnames(corr)==rownames(pval)
[1] TRUE ...

反之亦然。

由于矩阵（或者我应该使用data.frame？）相当大（大约1000个项目），我想通过在@中查找它们的p值来从corr矩阵中提取显着相关性987654329@矩阵，我已经考虑用apply做点什么：

 extracted.values <- apply(corr, nrows(corr), which(pval<0.1))

但是由于which的部分并不是真正的函数，它会输出并出错。由于which 命令输出了 pval 矩阵中的位置列表，因此对于如何检索每个所需项目的colnames 和rownames 有点茫然。

有没有更简单的方法来做我想做的事，比如在 R 中从头开始创建一个相关对象（这可能吗？），它包含 corr 和 pval 矩阵并提取重要值？我在 Python 中找到了this solution，但是如果使用 R 的解决方案没有我想象的那么复杂，我们将不胜感激。

感谢您的帮助！

编辑：python 示例不保留标题。

【问题讨论】：

标签： r matrix extract apply correlation

【解决方案1】：

你可以这样做

corr[pval < 0.1]

【讨论】：

感谢您的回复，这肯定比我想象的要容易，但它只输出corr 中符合pval 中条件的值数组，如何检索标题以及？
好吧，事实证明我不需要标头，因为输出是一个索引数组，所以对于我的应用程序，值列表就足够了，所以效果很好。