R中基于维度名称的矩阵运算答案

【问题标题】：Operation of matrix in R based on dimension namesR中基于维度名称的矩阵运算
【发布时间】：2018-03-05 21:43:21
【问题描述】：

我有一个对称矩阵s 定义为：

s<-matrix(1:25,5)
s[lower.tri(s)] = t(s)[lower.tri(s)]
dimnames(s) <- list(LETTERS[1:5], LETTERS[1:5])
s

   A  B  C  D  E
A  1  6 11 16 21
B  6  7 12 17 22
C 11 12 13 18 23
D 16 17 18 19 24
E 21 22 23 24 25

另外还有一个向量t定义为：

t <- seq(1,10)
names(t) <- c('C_A', 'E_A', 'E_B', 'E_C', 'E_D', 'D_A', 'D_B', 'D_C', 'C_B', 'A_B')

现在我想将t的元素添加到s的上下三角形元素中，这样t的元素名称为'C_A'被添加到@的元素中987654329@，行和列名称分别为“C”和“A”（或“A”和“C”），t 的名称为“E_A”的元素被添加到 s 的元素中，行和'E' 和 'A'（或 'A' 和 'E'）等列名。例如，s['A','B'] 和 s['B','A'] 都应该是由 t['A_B'] 添加，对于所有其他非对角元素也是如此。对角线什么也不做。

实现此目的的优雅方法是什么？

【问题讨论】：

你试过什么？您已链接到 your previous question 中的相关帖子

标签： r matrix

【解决方案1】：

这不是特别优雅，但是：

s<-matrix(1:25,5)
s[lower.tri(s)] = t(s)[lower.tri(s)]
dimnames(s) <- list(LETTERS[1:5], LETTERS[1:5])

t <- seq(1,10)
names(t) <- c('C_A', 'E_A', 'E_B', 'E_C', 'E_D', 'D_A', 'D_B', 'D_C', 'C_B', 'A_B')

s[t(do.call(cbind, strsplit(names(t), split = "_")))] <-
  s[t(do.call(cbind, strsplit(names(t), split = "_")))] + t
s
#>    A  B  C  D  E
#> A  1 16 11 16 21
#> B  6  7 12 17 22
#> C 12 21 13 18 23
#> D 22 24 26 19 24
#> E 23 25 27 29 25

要添加第 [i,j] 个元素，只需再次调用它，并反转索引位置

s[t(do.call(cbind, strsplit(names(t), split = "_")))[,2:1]] <-
      s[t(do.call(cbind, strsplit(names(t), split = "_")))[,2:1]] + t
s
#>    A  B  C  D  E
#> A  1 16 12 22 23
#> B 16  7 21 24 25
#> C 12 21 13 26 27
#> D 22 24 26 19 29
#> E 23 25 27 29 25

【讨论】：

谢谢！ s 中的某些元素似乎没有正确添加？比如s['B', 'A'], s['D', 'A']等。也没有添加上三角部分。
s['A','B'] 是 6，应该添加第十个元素，所以它应该是 16，因为结果不是？并且点 ['A', 'D'] 不在 t 中。也许我对您想要的输出感到困惑？
对不起。 s['A','B'] 和 s['B','A'] 都应该由 t['A_B'] 相加，对于所有其他非对角线元素也是如此。我会在 OP 中澄清它。

【解决方案2】：

使用outer创建row/col和col/row索引，然后覆盖s的对应值：

sel1 <- match(names(t), outer(rownames(s),colnames(s), function(x,y) paste(x,y,sep="_")))
sel2 <- match(names(t), outer(rownames(s),colnames(s), function(x,y) paste(y,x,sep="_")))
s[sel1] <- s[sel1]+t
s[sel2] <- s[sel2]+t

#   A  B  C  D  E
#A  1 16 12 22 23
#B 16  7 21 24 25
#C 12 21 13 26 27
#D 22 24 26 19 29
#E 23 25 27 29 25

【讨论】：

【解决方案3】：

~~错误：将修复：~~您可以将矩阵索引与行和列的字符值的两列矩阵一起使用：

nt <- strsplit(names(t), "_")
dnt <- data.frame(n=t, t(data.frame(nt)))
s[ as.matrix(dnt[-1]) ] <- s[ as.matrix(dnt[-1]) ] + t
s
#-----------
   A  B  C  D  E
A  1 16 11 16 21
B  6  7 12 17 22
C 12 21 13 18 23
D 22 24 26 19 24
E 23 25 27 29 25
 s[as.matrix(dnt[c(3,2)])] <- s[as.matrix(dnt[c(3,2)])] + t
s
#----------
   A  B  C  D  E
A  1 16 13 28 25
B 26  7 30 31 28
C 12 21 13 34 31
D 22 24 26 19 34
E 23 25 27 29 25

【讨论】：

我以为我做到了。我错过了您希望在早期版本中添加 t 的事实

【解决方案4】：

t1 <- as.list(t)
p <- for(i in 1 :length(t1))
{
  nam <-unlist(strsplit(names(t1[i]),"_"))
  s[nam[1],nam[2]]<- t[[i]]
  s[nam[2],nam[1]]<- t[[i]]
}

> s
   A  B  C  D  E
A  1 10  1  6  2
B 10  7  9  7  3
C  1  9 13  8  4
D  6  7  8 19  5
E  2  3  4  5 25

【讨论】：

最后的结果好像不正确？我通过@gfgm 验证了答案。