具有多个条件的 R 子集答案

【问题标题】：R subsetting with multiple conditions具有多个条件的 R 子集
【发布时间】：2015-02-13 11:50:43
【问题描述】：

我正在尝试根据矩阵 beta 的标准来优化更改矩阵 alpha 中的值：

alpha <- matrix(0,9)
beta <- matrix(1:3,3)
alpha[beta>1] <- beta[beta>1]

这给出了beta 的1 2 3 和alpha 的0 2 3 0 2 3 0 2 3。

虽然我不确定上述方法是不是最有效的方法，但实际上我也只想更改 alpha 矩阵第一部分的值，即前三个条目（以上，因为 beta 是alpha 大小的三分之一，alpha 中的条目 mod 3 相同）。我尝试了以下方法：

alpha <- matrix(0,9)
beta <- matrix(1:3,3)
alpha[1:3 & beta>1] <- beta[beta>1]

这仍然返回0 2 3 0 2 3 0 2 3 的alpha，而不是我想要得到的0 2 3 0 0 0 0 0 0。如何让它发挥作用？

【问题讨论】：

你想在alpha的前半部分应用什么？
为澄清而编辑。
鉴于beta 是使用rnorm() 生成的，我认为您不能保证beta[beta > 0] 将始终导致50 个元素覆盖alpha[1:50, ]。
@DavidArenburg：如果我理解正确，我认为这是不正确的 - 上面的代码遍历了 alpha 的全部 100 个条目（对 alpha[1] 和 @ 做同样的事情987654337@等）
随便alpha[which(beta > 1)] <- beta[beta > 1]

标签： r matrix subset

【解决方案1】：

我假设您想处理矩阵的前半部分，并且只替换符合特定标准的值。在你的情况下> 0。

set.seed(357)
alpha <- matrix(0,10)
beta <- matrix(rnorm(5),5)
beta

           [,1]
[1,] -1.2411173
[2,] -0.5832050
[3,]  0.3947471
[4,]  1.5042111
[5,]  0.7667997

只应应用最后三行（alpha 的第 3、4 和 5 行）。

rownames(alpha) <- 1:nrow(alpha)
alpha[rownames(alpha) %in% 1:nrow(beta), ][beta > 0] <- beta[beta > 0]
alpha

        [,1]
1  0.0000000
2  0.0000000
3  0.3947471
4  1.5042111
5  0.7667997
6  0.0000000
7  0.0000000
8  0.0000000
9  0.0000000
10 0.0000000

【讨论】：

你可以这样做alpha[which(beta > 0)] <- beta[beta > 0]
@DavidArenburg 您的方法将对第一行 nrow(beta) 隐式起作用。我添加了rownames 的复杂性以使其更通用。
也许你是对的，我没有深入挖掘 OP 的意图。