如何使用 R 中的“for”循环编写矩阵？

Question

因此，对于我目前正在进行的数据评估，我想使用“for”循环编写一个矩阵。

假设我有 0 到 100 之间的随机数：

E <- runif(100, 0, 100)

t <- 0 #start

for(t in 0:90) {
   D <- length(E[E >= t, E < (t + 10)])
   t = t + 10
}

所以我想做的是在每次迭代时将“D”写入矩阵，其中一列中包含“t”，另一列中包含“D”。

我听说您应该避免在 R 中使用循环，但我不知道有什么替代方法。

Answer 1

您似乎想将变量分类 - 这正是 cut 所做的：

E <- runif(100, 0, 100)
table(cut(E, breaks = seq(0,100,10), right=FALSE))

#>  [0,10)  [10,20)  [20,30)  [30,40)  [40,50)  [50,60)  [60,70)  [70,80)  [80,90) 
#>      10       10        7       10        8       10       12       11       10 
#>[90,100) 
#>      12 

如果您不想看到类别标签，请删除table 调用；如果您希望它采用“表格”格式，请将其包装在 as.matrix 中。

请注意，如果您这样做是为了绘图，那么 hist 和 ggplot 都会自动为您执行此操作：

hist(E, breaks = seq(0,100,10))

library("ggplot2")
ggplot(data.frame(var=E), aes(x=var)) + geom_histogram(binwidth = 10)

Answer 2

您可以使用sapply 而不是使用循环来执行此操作，它对序列中的每个项目进行操作并将结果存储在一个向量中，然后cbind 创建矩阵：

E <- runif(100, 0, 100)
t <- seq(0, 90, 10)

D <- sapply(t, function(ti) {
  sum(E >= ti & E < (ti + 10))
})

cbind(t, D)
#>        t  D
#>  [1,]  0 11
#>  [2,] 10 12
#>  [3,] 20 14
#>  [4,] 30 11
#>  [5,] 40  9
#>  [6,] 50 12
#>  [7,] 60  7
#>  [8,] 70  7
#>  [9,] 80  6
#> [10,] 90 11

请注意，我还使用了sum(E >= ti & E < (ti + 10)) 而不是length(length(E[E >= ti & E < (ti + 10)]))，作为一种略短的方法来查找E 中大于t 但小于t + 10 的项目数。