如何在矩阵中的行上复制相同的函数

Question

我正在尝试编写一个循环来确定哪个单元格的值最大，然后选择该单元格作为结果，其中包含高、中或低字符串。这是试用的数据。

data <- matrix(c(0.3000003,0.3299896,0.3700101,
                 0.3299896,0.3700101,0.3000003,
                 0.3700101,0.3000003,0.3299896,
                 0.3000003,0.3299896,0.3700101,
                 0.3299896,0.3700101,0.3000003,
                 0.3700101,0.3000003,0.3299896),6,3)
colnames(data) <- c("Low","Medium","High")
rownames(data) <- paste("case",1:6)

> data
             Low    Medium      High
case 1 0.3000003 0.3700101 0.3299896
case 2 0.3299896 0.3000003 0.3700101
case 3 0.3700101 0.3299896 0.3000003
case 4 0.3299896 0.3000003 0.3700101
case 5 0.3700101 0.3299896 0.3000003
case 6 0.3000003 0.3700101 0.3299896

我正在使用这个函数，但它似乎只计算第一行。

assign.levels <- function(data) {

  for (i in nrow(data)) {

    scored.thetas.1 <- names(which.max(data[i,1:3])) ## I wrote 1:3 here because I have multiple columns in the original dataset.
    return(scored.thetas.1)

  }
}


> assign.levels(data)
[1] "Medium"

有什么想法吗？

提前致谢！

Answer 1

这应该很快

colnames(data)[max.col(data)]
#[1] "Medium" "High"   "Low"    "High"   "Low"    "Medium"

---

这是一个小基准。

n <- 1e6
set.seed(1)
data <- matrix(runif(n * 3), ncol = 3)
colnames(data) <- c("Low","Medium","High")

library(microbenchmark)

benchmark <- microbenchmark(
  OP = assign.levels(data), # as defined in Julius's answer
  Julius = colnames(data)[apply(data, 1, which.max)],
  markus = colnames(data)[max.col(data)], times = 20
)

autoplot(benchmark)

Answer 2

这是您可能更喜欢的矢量化解决方案：

colnames(data)[apply(data, 1, which.max)]
# [1] "Medium" "High"   "Low"    "High"   "Low"    "Medium"

这是您尝试的简洁版本：apply 函数 which.max 到 data 的每一行（维度 1）并获得相应的列名。

就您的尝试而言，这是一个更正的版本：

assign.levels <- function(data) {
  scored.thetas.1 <- rep(NA, nrow(data))
  for (i in 1:nrow(data))
    scored.thetas.1[i] <- names(which.max(data[i, ]))
  scored.thetas.1
}
assign.levels(data)
# [1] "Medium" "High"   "Low"    "High"   "Low"    "Medium"

关于您的尝试有几点需要提及：1) 您使用i in nrow(data) 进行迭代，而nrow(data) 只是一个数字。所以基本上你只看最后一行； 2) 您在每次迭代 中不断重新定义相同的变量scored.thetas.1（在这种情况下，只有一次迭代，但趋势很糟糕）； 3) 循环不是函数，您不需要从中返回任何内容，而是很可能希望将新获得的值存储在某个地方。

相比之下，请注意首先我定义了一个长度为nrow(data) 的空向量scored.thetas.1。然后我遍历所有行（1:nrow(data)）并将每一行/迭代的值存储到scored.thetas.1[i]。