向量化 R 中的函数答案

【问题标题】：Vectorizing a function in R向量化 R 中的函数
【发布时间】：2020-12-21 06:29:37
【问题描述】：

它应该创建一个 n x n 矩阵，其对角线为 2，第一个上下对角线为 -1。

   M <- function(n){
      m <- diag(x = 2, ncol = n, nrow = n)
      i <- 1
      for(i in 1:n-1){
        a <- i
        b <- i + 1
        m[a, b] <- -1
        m[b, a] <- -1
        i <- i + 1
      }
      return(m)
    }

它返回例如 n = 5，一个 5 x 5 矩阵

M(5)

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]    2   -1    0    0    0
[2,]   -1    2   -1    0    0
[3,]    0   -1    2   -1    0
[4,]    0    0   -1    2   -1
[5,]    0    0    0   -1    2

我希望我的函数返回相同的内容，但没有 for 循环。

【问题讨论】：

您想如何对其进行矢量化？您是否希望它适用于矢量 n 而不是单个值？目前尚不清楚您想要的结果是什么。
或许Vectorize(M)(5:6)
我编辑了我的原始帖子以帮助解释我想要什么。我不想在我的函数中使用 for 循环。
顺便说一句，你的1:n-1。您打算将其设为 (1:n)-1（从 0 开始）还是 1:(n-1)（从 1 开始）？
应该是1:(n-1)，从1开始

标签： r vectorization

【解决方案1】：

所以你只是说你不想使用 for 循环。在这种情况下，您可以尝试：

M <- function(n){
  mat <- diag(2, n)
  mat[abs(row(mat) - col(mat)) == 1] <- -1
  mat
}

M(5)
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]    2   -1    0    0    0
[2,]   -1    2   -1    0    0
[3,]    0   -1    2   -1    0
[4,]    0    0   -1    2   -1
[5,]    0    0    0   -1    2

甚至

M <- function(n){
  mat <- diag(2, n)
  u <- col(mat) == row(mat) + 1
  mat[u|t(u)] <- -1
  mat
}

【讨论】：

【解决方案2】：

不像Onyambu那么花哨，但我们可以直接建立索引：

M = function(n){
  m = diag(x = 2, ncol = n, nrow = n)
  x = cbind(2:n, 1:(n - 1))
  m[rbind(x, x[, 2:1])] = -1
  m
}

M(5)
#      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
# [1,]    2   -1    0    0    0
# [2,]   -1    2   -1    0    0
# [3,]    0   -1    2   -1    0
# [4,]    0    0   -1    2   -1
# [5,]    0    0    0   -1    2

【讨论】：

我确实认为如果 n 很大，这将比我的代码更快。 +1。只是好奇。您如何设法在输出的每一行之前添加#？
呃。我将结果从控制台复制/粘贴到我的编辑器窗口，然后使用热键对其进行评论。还不错，但我希望它更顺畅。
谢谢。以为是stackoverflow提供的功能
@Onyambu，查看my "overflow" package。 soread() 从剪贴板中的（大多数）复制粘贴表中创建一个 data.frame； sodput() 将对象复制到剪贴板，准备粘贴到问题中； soanswer() 将表达式和结果复制到剪贴板，准备粘贴到答案中。
@GregorThomas，试试看，让我知道你的想法。我喜欢它将输出捕获到准备粘贴的剪贴板（包括用 4 个空格填充等以用于降价）。 soread 需要一些更新，因为大玩家（data.table 和 dplyr）可以选择打印有关列类型的信息。