R 高效优雅地检查矩阵的哪些行存在于另一个矩阵中

假设我们要检查矩阵（或数据帧）中的哪些行存在于另一个矩阵中。我找到的所有基本操作的解决方案似乎要么需要一个库（this），要么冗长而晦涩，例如：

(m1 = matrix(1:10, ncol=2))
     [,1] [,2]
[1,]    1    6
[2,]    2    7
[3,]    3    8
[4,]    4    9
[5,]    5   10
(m2 = matrix(c(1,3,4,-1,6,7,9,8), ncol=2))
     [,1] [,2]
[1,]    1    6
[2,]    3    7
[3,]    4    9
[4,]   -1    8

# ugh!
rowSums(outer(m2[,1], m1[,1], "==") & outer(m2[,2], m1[,2], "==")) != 0
[1]  TRUE FALSE  TRUE FALSE

有人知道一种使用基函数的更优雅的方法，其效率与本例相当吗？（注意。

apply（）

效率不高。

您可以使用match：

> m1 = matrix(1:10, ncol=2)
> m2 = matrix(c(1,3,4,-1,6,7,9,8), ncol=2)
> m<-match(data.frame(t(m1)), data.frame(t(m2)))
> m
[1]  1 NA NA  3 NA

您可以使用以下任一变体检索行：

> m1[!is.na(m),]
     [,1] [,2]
[1,]    1    6
[2,]    4    9

但是，如果您确实需要它而不是索引，只需使用

merge

（返回

data.frame

）：

---

优雅显然在旁观者的眼中，因为那句话对我来说可能相当优雅，但要想冲出去并不容易——像我这样的人将不得不参考笔记。IMO的优势在于更接近自然语言。如果你还想考虑一个包解决方案，尝试<代码> dPLYR：：交叉（M1，M2）< /C>（如果它们是数据。帧）可能是代码>重复的（RBIN（M2，M1），FROWSTON= TRUE）[1：NRO（M2）] < @ DCONDOD-DILIMUS <代码> DPLYR:：交叉（数据帧（M1），数据帧（M2））< /代码>“错误：不兼容”

> m1[!is.na(m),]
     [,1] [,2]
[1,]    1    6
[2,]    4    9

> merge(m1, m2)
  V1 V2
1  1  6
2  4  9