如何使用来自另一个矩阵的非 NA 值以及它们所在的行和列创建一个新矩阵？答案

【问题标题】：How can i create a new matrix with the non NA values from another matrix and the row and column they were found in?如何使用来自另一个矩阵的非 NA 值以及它们所在的行和列创建一个新矩阵？
【发布时间】：2019-09-24 17:46:04
【问题描述】：

我有一个名为 d 的 n x n 矩阵，其中大部分填充了 NA 值，但有一些随机值分布在各处。

我需要创建一个名为 ds 的新矩阵，其中包含三个名为 head、tail 和 weight 的列，其中 weight 是在矩阵 d 中找到的值，head 和 tail 分别是d 找到了 weight 的特定值。

矩阵d：

n = 1000 
d = runif(n*n) 
d[d < 0.80] = NA 
d = matrix(d,nrow=n,ncol=n) #reshape the vector 
diag(d) = NA # no self-loops 
d[upper.tri(d)] = t(d)[upper.tri(d)] # undirected graphs are symmetric

str(d)
num [1:1000, 1:1000] NA NA NA 0.861 NA ...

str(ds) 和 head(ds) 的期望输出：

str(ds) 
num [1:99858, 1:3] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... 
- attr(*, "dimnames")=List of 2 
..$ : NULL 
..$ : chr [1:3] "head" "tail" "weight" 

head(ds) 
     head tail    weight 
[1,]    1   15 0.9205357 
[2,]    1   16 0.9938016 
[3,]    1   29 0.9480700

上述矩阵中返回的实际值并不重要，因为它们是随机生成的，但我的最终输出应该看起来相似。

我尝试过的：

head = c()
tail = c()
weight = c()
for (i in 1:n)
  for (j in 1:n)
    if (is.na(d[i][j]) == FALSE)
      head[i] = i
      tail[i] = j
      weight[i] = d[i][j]
ds = cbind(head, tail, weight)

但是，这会导致以下结果：

str(ds)
 num [1:1000, 1:3] NA NA 3 NA NA NA NA NA NA NA ...
 - attr(*, "dimnames")=List of 2
  ..$ : NULL
  ..$ : chr [1:3] "head" "tail" "weight"

head(ds)
     head tail weight
[1,]   NA   NA     NA
[2,]   NA   NA     NA
[3,]    3   NA     NA
[4,]   NA   NA     NA
[5,]   NA   NA     NA
[6,]   NA   NA     NA

再次，我如何在矩阵 d 中搜索非 NA 值，当找到它们时，用找到的行更新矩阵 ds，找到它的列，以及值本身？

【问题讨论】：

标签： r for-loop matrix graph adjacency-matrix

【解决方案1】：

我们可以用两个很好的 R 技巧来处理矩阵：which(arr.ind = TRUE) 和[ 中的矩阵索引。下面我只修改了您的设置代码以添加可重复性种子并设置n 10，以便您可以看到所有元素并说服自己这是应该做的。

首先我们使用which 来返回矩阵d 中非NA 行和列索引的矩阵。使用arr.ind = TRUE，我们为输入的每个维度保留一个索引，而不是在索引之前展平为向量。其次，我们将索引与通过将该索引矩阵传递给[ 获得的相应权重的向量进行列绑定。您可以直观地比较 d 和 out 并查看值是否对齐。

set.seed(1)
n = 10 
d = runif(n*n) 
d[d < 0.80] = NA 
d = matrix(d,nrow=n,ncol=n) #reshape the vector 
diag(d) = NA # no self-loops 
d[upper.tri(d)] = t(d)[upper.tri(d)]

indices <- which(!is.na(d), arr.ind = TRUE)
out <- cbind(indices, d[indices])
colnames(out) <- c("head", "tail", "weight")
head(out)
#>      head tail    weight
#> [1,]    4    1 0.9082078
#> [2,]    6    1 0.8983897
#> [3,]    7    1 0.9446753
#> [4,]    8    2 0.9919061
#> [5,]    9    3 0.8696908
#> [6,]    1    4 0.9082078

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2019 年 9 月 24 日创建}

【讨论】：