在R中转换一个for循环答案

【问题标题】：converting a for cycle in R在R中转换一个for循环
【发布时间】：2018-01-31 21:48:06
【问题描述】：

我想将 for 循环转换为更快的操作，例如 apply。

这是我的代码

for(a in 1:dim(k)[1]){

for(b in 1:dim(k)[2]){

if( (k[a,b,1,1]==0) & (k[a,b,1,2]==0) & (k[a,b,1,3]==0) ){

  k[a,b,1,1]<-1

  k[a,b,1,2]<-1

  k[a,b,1,3]<-1

      }
        }
          }

这是一个简单的代码，它检查多维数组 k 的每个元素，如果三个元素相同且等于 0，则赋值为 1。

有没有办法让它更快？矩阵 k 有 1,444,000 个元素，运行它需要很长时间。有人可以帮忙吗？

谢谢

【问题讨论】：

请提供一个可重现的例子。
我的k矩阵确实很大，但想象一下它可以定义如下k<-array(c(1,1,1,0,2,2,2,0,3,3,3,0),dim=c(2,2,3))
只需粘贴 dput(head(k))，或者，如果仍然太大，请缩小尺寸以包含 k[c(1,2), c(1,2), 1, c(1:3)]。
>k[c(1,2), c(1,2), 1, c(1:3)] , , 1 [,1] [,2] [1,] 0 0 [2,] 0 0 , , 2 [,1] [,2] [1,] 0 0 [2,] 0 0 , , 3 [,1] [,2] [1,] 0 0 [2,] 0 0 还有`cimg [1:800, 1:600, 1, 1:3] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...`
在提出新问题之前，您先接受以前问题的答案怎么样？

标签： r loops for-loop apply cycle

【解决方案1】：

使用 apply 您可以将所有 3 组合作为数字向量返回，然后检查您的具体情况：

    # This creates an array with the same properties as yours
    array <- array(data = sample(c(0, 1), 81, replace = TRUE, 
                         prob = c(0.9, 0.1)), c(3, 3, 3, 3))

    # This loops over all vectors in the fourth dimension and returns a
    # vector of ones if your condition is met
    apply(array, MARGIN = c(1, 2, 3), FUN = function(x) {
      if (sum(x) == 0 & length(unique(x)) == 1)
        return(c(1, 1, 1))
      else
        return(x)
    })

请注意，MARGIN 参数指定循环的维度。您需要第四维向量，因此您指定 c(1, 2, 3)。

如果您随后将这个新创建的数组分配给旧数组，则将满足条件的所有向量替换为 1。

【讨论】：

请注意，如果x 包含负值和正值，sum(x) == 0 可能是 TRUE，
是的，我刚刚添加了length(unique(x)) == 1。谢谢。
发布的解决方案有效吗？如果是这样，请考虑通过单击复选标记来接受答案。这向更广泛的社区表明您已经找到了解决方案，并为回答者和您自己提供了一些声誉。没有义务这样做。

【解决方案2】：

您应该首先使用过滤器函数两次（组合），然后对过滤后的数组使用应用（lapply？）函数。也许你也可以减少数组，因为看起来你对第三维不是很感兴趣（总是访问第一项）。您可能应该在http://adv-r.had.co.nz/Functionals.html 阅读有关 R 中的函数式编程的内容@

注意我不是 R 程序员，但我对函数式编程（Haskell 等）非常熟悉，所以这可能会给你一个想法。这可能会更快，但这在一定程度上取决于 R 的设计方式（惰性或急切评估等）。

【讨论】：