在r中使用sapply匹配两个矩阵的不同维度？

Question

假设我有一个包含分类数据的矩阵

X1  X2    X3
low hot  white
high hot black

然后我想通过它们的列将每个值匹配到另一个矩阵，这里是矩阵。

[[1]]
Values        V1        V2
high     0.3076923 0.6315789   
low      0.6923077 0.3684211
[[2]]
Values V1 V2
hot    1  1
[[3]]
Values        V1        V2
black 0.3076923 0.6315789
white 0.6923077 0.3684211

X1 将匹配到矩阵 [[1]] 的列表，条件是：如果它们匹配，我们将取 V1 的值。例如：第一个数据是“低”然后

low --> will compare to a matrix [[1]]
 [[1]]
Values        V1        V2
high     0.3076923 0.6315789   
low      0.6923077 0.3684211

我们将取 0.6923077。所以最终的结果应该是

0.6923077 1 0.6923077
0.3076923 1 0.3076923

如何在这种情况下使用 sapply。我知道循环，但我认为它效率不高

Answer 1

如果您的分类数据矩阵（我假设这是一个字符矩阵）命名为 mat，并且您的矩阵列表命名为 l，则应该可以：

# Set up the example data
mat <- matrix(c('low', 'high', 'hot', 'hot', 'white', 'black'), nrow = 2)
l <- list(matrix(c('high', 'low', 0.3076923, 0.6923077, 0.6315789, 0.3684211),
                 nrow = 2),
          matrix(c('hot', 1, 1), nrow = 1),
          matrix(c('black', 'white', 0.3076923, 0.6923077, 0.6315789,
                   0.3684211), nrow = 2))

sapply(1:ncol(mat), function(j){
    tmp_mat <- l[[j]]
    mat[ , j] <<- tmp_mat[match(tmp_mat[ , 1], mat[ , j]), 2]
})

> mat

     [,1]        [,2] [,3]       
[1,] "0.6923077" "1"  "0.6923077"
[2,] "0.3076923" "1"  "0.3076923"

请注意，这会产生一个字符矩阵，因为其中每个矩阵的一列是一个字符向量（即使不是，mat 也是一个字符矩阵）导致coercion。使用as.numeric(mat) 可以轻松解决此问题。