R中矩阵对角元素的去除

如何使用R从矩阵L中删除对角线元素（diagL）？我尝试使用以下方法：

subset(L, select=-diag(L)) or
subset(L, select=-c(diag(L)))

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但是我得到了0个数字…

记住对角线的X和Y索引是相同的。下面是一个快速的程序，用于将C中的对角线归零：

#include <stdio.h>
static void printMat(char mat[4][4], char *comment)
{
    printf("%s:\n", comment);
    for(int jj=0; jj<4; jj++) {
        for(int ii=0; ii<4; ii++) {
            printf("%2d ",mat[jj][ii]);
        }
        printf("\n");
    }
}
main()
{
    static char matrix[4][4]= {
        { 1, 2, 3, 4},
        { 5, 6, 7, 8},
        { 9,10,11,12},
        {13,14,15,16}
    };


    printMat(matrix,"Before");
    for(int ii=0; ii<4; ii++) {
        matrix[ii][ii]=0;

    }
    printMat(matrix,"After");
}

要删除而不是只清除对角线更复杂

这应该可以做到：（请记住，零字节的memcpy可以寻址不存在的元素。）

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当然，如果你想用另一种语言写东西，问一下会有帮助。

R编程语言？我更喜欢C，它更容易拼写

一种方法是以我喜欢的方式创建一个包含数字的矩阵：

a<-t(matrix(1:16,nrow=4,ncol=4))

删除对角线上的值：

diag(a)=NA

其结果是：

Before:
 1  2  3  4
 5  6  7  8
 9 10 11 12
13 14 15 16
After:
 0  2  3  4
 5  0  7  8
 9 10  0 12
13 14 15  0

Before:
 1  2  3  4
 5  6  7  8
 9 10 11 12
13 14 15 16
After:
 2  3  4
 5  7  8
 9 10 12
13 14 15

     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]   NA    2    3    4
[2,]    5   NA    7    8
[3,]    9   10   NA   12
[4,]   13   14   15   NA

     [,1] [,2] [,3]
[1,]    2    3    4
[2,]    5    7    8
[3,]    9   10   12
[4,]   13   14   15

要真正删除这些值，而不仅仅是让它们消失，我们需要重铸：

a<-t(matrix(t(a)[which(!is.na(a))],nrow=3,ncol=4))

这和我们在上面的C中得到的一样

这有点迂回，但我认为这是一个正确的答案。我很想看到比我更了解R的人改进解决方案

关于作业的一点解释：

a<-t(matrix(t(a)[which(!is.na(a))],nrow=3,ncol=4))

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a以下是一些人工数据用于说明：

x <- matrix(1:16, 4, 4)
n <- nrow(x)
x
      [,1] [,2] [,3] [,4]
 [1,]    1    5    9   13
 [2,]    2    6   10   14
 [3,]    3    7   11   15
 [4,]    4    8   12   16

在“删除矩阵的对角线”之后，您可以将下三角矩阵向上移动，以获得具有
n-1
行和
n
列的矩阵

matrix(x[-seq(1,n^2,n+1)], n-1, n)
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    2    5    9   13
[2,]    3    7   10   14
[3,]    4    8   12   15

或者，这可能是您想要的，您可以将下三角矩阵向右移动，通过在移除对角线索引之前转置
x
，然后将其转置回来，得到一个包含
n
行和
n-1
列的矩阵

t(matrix(t(x)[-seq(1,n^2,n+1)], n-1, n))
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    5    9   13
[2,]    2   10   14
[3,]    3    7   15
[4,]    4    8   12

仍然使用basic R，可以使用
upper.tri（）
和
lower.tri
的组合，在一行中查找您要查找的内容。为了方便起见，我创建了一个单行函数。代码如下

a <- matrix(rnorm(100), nrow = 4, ncol = 4)
select_all_but_diag <- function(x) matrix(x[lower.tri(x, diag = F) | upper.tri(x, diag = F)], nrow = nrow(x) - 1, ncol = ncol(x))
select_all_but_diag(a)

这是
选择除诊断（a）之外的所有诊断矩阵
输出矩阵：

   [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]  0.7  2.5 -0.5  2.8
[2,]  0.9  0.8 -1.4 -0.7
[3,] -0.8 -0.3 -0.9  0.5

编辑行主键

相反，如果希望折叠为行主，可以使用此扩展版本的函数，该函数允许您折叠矩阵，减少列数而不是行数

select_all_but_diag <- function(x, collapse_by = "row") {
  if(collapse_by == "row") matrix(x[lower.tri(x, diag = F) | upper.tri(x, diag = F)], nrow = nrow(x) - 1, ncol = ncol(x))
  else if(collapse_by == "col") t(matrix(t(x)[lower.tri(x, diag = F) | upper.tri(x, diag = F)], nrow = nrow(x) - 1, ncol = ncol(x)))
  else stop("collapse_by accepts only 'row' or 'col'.")
}
a
select_all_but_diag(a, collapse_by = "col")

你用什么计算机语言？哪种语言？你说的移除是什么意思？设置为零？@us2012我的意思是从矩阵中删除它们。例如，这个答案实际上不起作用
a <- matrix(rnorm(100), nrow = 4, ncol = 4)
select_all_but_diag <- function(x) matrix(x[lower.tri(x, diag = F) | upper.tri(x, diag = F)], nrow = nrow(x) - 1, ncol = ncol(x))
select_all_but_diag(a)

    [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]  0.3  2.5 -0.5  2.8
[2,]  0.7  1.1 -1.4 -0.7
[3,]  0.9  0.8  1.6  0.5
[4,] -0.8 -0.3 -0.9  1.6

   [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]  0.7  2.5 -0.5  2.8
[2,]  0.9  0.8 -1.4 -0.7
[3,] -0.8 -0.3 -0.9  0.5

select_all_but_diag <- function(x, collapse_by = "row") {
  if(collapse_by == "row") matrix(x[lower.tri(x, diag = F) | upper.tri(x, diag = F)], nrow = nrow(x) - 1, ncol = ncol(x))
  else if(collapse_by == "col") t(matrix(t(x)[lower.tri(x, diag = F) | upper.tri(x, diag = F)], nrow = nrow(x) - 1, ncol = ncol(x)))
  else stop("collapse_by accepts only 'row' or 'col'.")
}
a
select_all_but_diag(a, collapse_by = "col")

     [,1] [,2] [,3]
[1,]  2.5 -0.5  2.8
[2,]  0.7 -1.4 -0.7
[3,]  0.9  0.8  0.5
[4,] -0.8 -0.3 -0.9