R:每次将一个矩阵中的一行与另一个矩阵中的所有行合并
我有两个矩阵(R:每次将一个矩阵中的一行与另一个矩阵中的所有行合并,r,matrix,R,Matrix,我有两个矩阵(expmat和mat)。 假设expmat是 [1,] -1 -1 -1 -1 -1 [2,] 1 -1 -1 -1 -1 [3,] -1 1 -1 -1 -1 [4,] 1 1 -1 -1 -1 [5,] -1 -1 1 -1 -1 [6,] 1 -1 1 -1 -1 [7,] -1 1 1 -1 -1 [8
expmat
和mat
)。
假设expmat
是
[1,] -1 -1 -1 -1 -1
[2,] 1 -1 -1 -1 -1
[3,] -1 1 -1 -1 -1
[4,] 1 1 -1 -1 -1
[5,] -1 -1 1 -1 -1
[6,] 1 -1 1 -1 -1
[7,] -1 1 1 -1 -1
[8,] 1 1 1 -1 -1
并且mat
是
[1,] -2 -2 -2 -2 -2
[2,] 2 -2 -2 -2 -2
[3,] -2 2 -2 -2 -2
[4,] 2 2 -2 -2 -2
[5,] -2 -2 2 -2 -2
[6,] 2 -2 2 -2 -2
[7,] -2 2 2 -2 -2
当我在每个循环中将expmat
中的一行连接到mat中的所有行时,我想创建一个循环,以便在末尾创建8个矩阵,每个矩阵中的前5列完全相同(来自expmat
的行),并且其他列由于来自mat而发生变化。例如,给定示例的前2个矩阵如下所示
Matrix1
-1 -1 -1 -1 -1 -2 -2 -2 -2 -2
-1 -1 -1 -1 -1 2 -2 -2 -2 -2
-1 -1 -1 -1 -1 -2 2 -2 -2 -2
-1 -1 -1 -1 -1 2 2 -2 -2 -2
-1 -1 -1 -1 -1 -2 -2 2 -2 -2
-1 -1 -1 -1 -1 2 -2 2 -2 -2
-1 -1 -1 -1 -1 -2 2 2 -2 -2
Matrix 2
1 -1 -1 -1 -1 -2 -2 -2 -2 -2
1 -1 -1 -1 -1 2 -2 -2 -2 -2
1 -1 -1 -1 -1 -2 2 -2 -2 -2
1 -1 -1 -1 -1 2 2 -2 -2 -2
1 -1 -1 -1 -1 -2 -2 2 -2 -2
1 -1 -1 -1 -1 2 -2 2 -2 -2
1 -1 -1 -1 -1 -2 2 2 -2 -2
这就是我正在做的:
for(row in 1:nrow(expmat)) {
for(row in 1:nrow(expmat)) {
val<-expmat[row,]
val<-as.matrix(val)
dshybrid=merge(t(val),mat, by=0, all=TRUE)
print(dshybrid)}
这种方法可以实现以下目的:
lapply(split(expmat, row(expmat)), function(u){
cbind(matrix(rep(u,nrow(mat)), ncol=ncol(mat), byrow=T), mat)
})
基本上,
split
将列出expmat
行,然后每行复制7次并与mat
矩阵合并。这将为您提供所需的8个矩阵。在expmat
的每一行上循环,cbind
-将其添加到mat
:
lapply(1:nrow(expmat), function(x) cbind(expmat[rep(x,nrow(mat)),],mat) )
需要使用rep
,以便将expmat
的每一行加入到mat
中,重复执行该行。例如,一个非常简单的例子:
expmat <- matrix(1:4,nrow=2)
mat <- matrix(5:8,nrow=2)
lapply(1:nrow(expmat), function(x) cbind(expmat[rep(x,nrow(mat)),],mat) )
#[[1]]
# [,1] [,2] [,3] [,4]
#[1,] 1 3 5 7
#[2,] 1 3 6 8
#
#[[2]]
# [,1] [,2] [,3] [,4]
#[1,] 2 4 5 7
#[2,] 2 4 6 8
expmat
expmat <- matrix(1:4,nrow=2)
mat <- matrix(5:8,nrow=2)
lapply(1:nrow(expmat), function(x) cbind(expmat[rep(x,nrow(mat)),],mat) )
#[[1]]
# [,1] [,2] [,3] [,4]
#[1,] 1 3 5 7
#[2,] 1 3 6 8
#
#[[2]]
# [,1] [,2] [,3] [,4]
#[1,] 2 4 5 7
#[2,] 2 4 6 8