使用存储在向量中的行/列索引填充矩阵的最快方法

Question

我正在尝试做一些看起来相对简单的事情，但我只能使用 for 循环让它工作。

一般的想法是我有两个向量，一个向量对应于矩阵中的一行，另一个向量对应于列，两者的长度相同。我从一个 0 矩阵开始，然后根据两个向量中的值对递增 [row,column]。例如：

vectorCols <- c(1,2,3,1,3)
vectorRows <-  c(2,1,2,3,2)
countMat <- matrix(rep(0,9),ncol=3)

最后，countMat 是：

     [,1] [,2] [,3]
[1,]    0    1    0
[2,]    1    0    2
[3,]    1    0    0

这很容易通过 for 循环进行管理：

for (i in 1:length(vectorCols)){
  countMat[vectorRows[i],vectorCols[i]] <- countMat[vectorRows[i],vectorCols[i]] + 1
}

但我不禁想到在 R 中有更好的方法来做到这一点。我尝试使用 apply 系列函数，但是当你想分配某些东西时，这些函数不能很好地配合。我知道我可以使用mapply 并一次构建countMat 的每个元素一个值，但这似乎效率低下--vectorRows 和vectorCols 很长，完全遍历它们似乎很浪费时间对于countMat 中的每个单元格。但除了循环和mapply，我想不出该怎么做。我考虑过将assign 与apply 系列之一一起使用，但有一个警告——我的矩阵实际上具有列和行的名称，名称存储在vectorCols 和vectorRows 中，而且看起来assign 不想玩得很好，比如 countMat["rowName"]["columnName"] (not to mention thatapply` 仍然希望为迭代中的每个步骤返回一个值）。

有什么建议吗？如果我没有向量列和行的名称，我也很好奇是否有理想的方法来做到这一点。如果是这种情况，那么也许我可以将 vectorCols 和 vectorRows 转换为数字，然后构建矩阵，然后重命名所有内容。

谢谢大家。

Answer 1

这里有一些解决方案。不需要任何软件包。

1) 表格

table(vectorRows, vectorCols)

给予：

          vectorCols
vectorRows 1 2 3
         1 0 1 0
         2 1 0 2
         3 1 0 0

请注意，如果有任何行或列没有条目，则不会出现。

2) 聚合

ag <- aggregate( Freq ~ ., data.frame(Freq = 1, vectorRows, vectorCols), sum)
countMat[as.matrix(ag[-3])] <- ag[[3]]

给予：

> countMat
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    0    1    0
[2,]    1    0    2
[3,]    1    0    0

3) xtabs

xtabs(~ vectorRows + vectorCols)

给予：

          vectorCols
vectorRows 1 2 3
         1 0 1 0
         2 1 0 2
         3 1 0 0