构造具有数据列和零列的矩阵，而不使用 for 循环

Question

我有一个数字数据矩阵，其中包含讨厌的零列，我想删除这些数据以进行一些数据处理。我使用is_zero_column <- colSums(matrix) == 0 跟踪哪些列是零列，并通过matrix <- matrix[,colSums(matrix)!=0] 删除零列

现在我将如何做相反的事情，我使用我的 TRUE/FALSE 的is_zero_column（如果为零列则为 TRUE）将零列重新插入到我的矩阵中？

如果这不是 R，我会使用 forloop 来构造一个新矩阵：（在 python-ish 伪代码中）

new_matrix;
for i in is_zero_column:
  if i is TRUE:
    new_matrix <- new_matrix.append_column(rep(0, columnlength))
  else:
    new_matrix <- new_matrix.append_column(matrix[,1])
    matrix <- matrix[,-1]
return new_matrix;

但是，这是 R，所以试图找到一种非 for 循环的方式来做到这一点。

Answer 1

如果Q 是没有零列的矩阵：

Q
#     [,1] [,2]
#[1,]    1    0
#[2,]    0    0
#[3,]    0    1

而is_zero_column如下：

is_zero_column = c(F,T,F)

您可以创建一个零矩阵，其行数等于 Q 中的行数，列数等于 is_zero_column 向量的长度，然后使用 Q 中的值更新非零列值：

Q1 = matrix(0, nrow(Q), length(is_zero_column))
Q1[, !is_zero_column] = Q
Q1
#     [,1] [,2] [,3]
#[1,]    1    0    0
#[2,]    0    0    0
#[3,]    0    0    1