用向量构造二进制矩阵的简洁方法
用向量构造二进制矩阵的简洁方法
提问于 2014-08-12 18:17:33
我有一个有趣的挑战:我试图从一个整数向量构造一个二进制矩阵。二进制矩阵应该包含与向量长度相同的行数，以及整数向量中的最大值列。矩阵中的ith行将对应于向量的ith元素，其中在j位置包含1的行，其中j等于向量的ith元素的值；否则，该行包含零。如果ith整数的值为0，则整个ith行应为0。
为了使这一切变得更简单，下面是一个可重复工作的示例：
set.seed(1)
playv<-sample(0:5,20,replace=TRUE)#sample integer vector
playmat<-matrix(playv,nrow=length(playv),ncol=max(playv))#create matrix from vector
for (i in 1:length(playv)){
pos<-as.integer(playmat[i,1])
playmat[i,pos]<-1
playmat[i,-pos]<-0}
head(playmat)
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 1 0 0 0 0
[2,] 0 1 0 0 0
[3,] 0 0 1 0 0
[4,] 0 0 0 0 1
[5,] 1 0 0 0 0
[6,] 0 0 0 0 1上面的解决方案是正确的，我只是想让一些更健壮的东西。
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2014-08-12 18:34:51
set.seed(1)
playv <- sample(0:5,20,replace=TRUE)
playv <- as.character(playv)
results <- model.matrix(~playv-1)您可以重命名result中的列。
我喜欢Ananda提供的解决方案，并将其与model.matrix进行了比较。这是一个密码
library(microbenchmark)
set.seed(1)
v <- sample(1:10,1e6,replace=TRUE)
f1 <- function(vec) {
vec <- as.character(vec)
model.matrix(~vec-1)
}
f2 <- function(vec) {
table(sequence(length(vec)), vec)
}
microbenchmark(f1(v), f2(v), times=10)model.matrix比table快一点
Unit: seconds
expr min lq median uq max neval
f1(v) 2.890084 3.147535 3.296186 3.377536 3.667843 10
f2(v) 4.824832 5.625541 5.757534 5.918329 5.966332 10Stack Overflow用户
发布于 2014-08-13 05:37:48
当然，你也可以使用table
> table(sequence(length(playv)), playv)
playv
0 1 2 3 4 5
1 0 1 0 0 0 0
2 0 0 1 0 0 0
3 0 0 0 1 0 0
4 0 0 0 0 0 1
5 0 1 0 0 0 0
6 0 0 0 0 0 1
7 0 0 0 0 0 1
8 0 0 0 1 0 0
9 0 0 0 1 0 0
10 1 0 0 0 0 0
11 0 1 0 0 0 0
12 0 1 0 0 0 0
13 0 0 0 0 1 0
14 0 0 1 0 0 0
15 0 0 0 0 1 0
16 0 0 1 0 0 0
17 0 0 0 0 1 0
18 0 0 0 0 0 1
19 0 0 1 0 0 0
20 0 0 0 0 1 0如果速度是个问题的话，我建议采用手动的方法。首先，确定向量中的唯一值。第二，创建一个空矩阵来填充。第三，使用矩阵索引来确定应填写为1的职位。
如下所示：
f3 <- function(vec) {
U <- sort(unique(vec))
M <- matrix(0, nrow = length(vec),
ncol = length(U),
dimnames = list(NULL, U))
M[cbind(seq_len(length(vec)), match(vec, U))] <- 1L
M
}使用将是f3(playv)。
在基准中加上这一点，我们得到：
library(microbenchmark)
microbenchmark(f1(v), f2(v), f3(v), times = 10)
# Unit: milliseconds
# expr min lq median uq max neval
# f1(v) 2104.4808 3151.4308 3314.8173 3344.6696 4023.5246 10
# f2(v) 3956.5678 4782.7863 5994.4448 6320.1901 6646.0405 10
# f3(v) 486.4406 574.1133 746.9112 927.3407 987.9121 10页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/25271353
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