R 将频率向量转换为逻辑矩阵

我想将频率向量（即矩阵的

colSums（）

）转换为

R

中原始逻辑矩阵的可能版本之一

比如：

    s <- c(1,2,3)
    # Some function of s
    # Example output:
         [,1] [,2] [,3]
    [1,]    0    0    1
    [2,]    1    0    0 
    [3,]    0    1    0
    [4,]    0    0    1
    [5,]    0    0    1
    [6,]    0    1    0

s
s
set.seed（523）
s
#输入：
s行和总是1？什么决定了1的位置？@sindri_baldur是的，我在原始帖子中添加了它。@akrun Chance和总行和。所需的输出可以被视为一个多项式数据集，如果每一行正好有一个值1，其余的值为0。但是colsums应该等于s中的值。也许将
n
传递到函数中，这样它就可以明确地知道从何而来，并且不依赖于封闭环境
sapply（s，FUN=function（s，n）{…}，n=n）
对不起，我的第一个问题不够清楚。行和总是1。我编辑了它。谢谢你的意见。我会考虑一下，看看能不能想出符合我需要的东西。啊，对不起，我说得不够清楚。行和总是1。我编辑了原文。无论如何，谢谢你的意见。
s <- c(1,2,3)
result = matrix(0, nrow = max(s), ncol = length(s))
for (i in seq_along(s)) result[1:s[i], i] = 1
result
#      [,1] [,2] [,3]
# [1,]    1    1    1
# [2,]    0    1    1
# [3,]    0    0    1

s <- c(1,2,3)
result = matrix(0, nrow = sum(s), ncol = length(s))
result[cbind(1:sum(s), rep(seq_along(s), times = s))] = 1
result
#      [,1] [,2] [,3]
# [1,]    1    0    0
# [2,]    0    1    0
# [3,]    0    1    0
# [4,]    0    0    1
# [5,]    0    0    1
# [6,]    0    0    1

set.seed(523)

s <- c(1, 2, 3)
n <- 6

sapply(s, function(i) sample(c(rep(1, i), rep(0, n - i))))
#      [,1] [,2] [,3]
# [1,]    0    1    1
# [2,]    1    0    0
# [3,]    0    1    0
# [4,]    0    0    1
# [5,]    0    0    0
# [6,]    0    0    1

# Input:
s <- c(1,2,3)
# ...
set.seed(1) # For reproducibility
nr <- sum(s)
nc <- length(s)
mat <- matrix(0L, nrow = nr, ncol = nc)
mat[cbind(seq_len(nr), sample(rep(seq_len(nc), s)))] <- 1L

# Output:
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    0    0
[2,]    0    0    1
[3,]    0    1    0
[4,]    0    0    1
[5,]    0    1    0
[6,]    0    0    1