计算与R中另一个矩阵中的行数相等的行数

我有下一个问题。我有一个矩阵a，它的行都是序列

seq（1:D）

的可能排列。我还有其他的D矩阵，它们的行也是排列。我想生成一个维数

D的矩阵！xD

的

[i，j]

组件是与

i-th

矩阵中A的

j-th

行相同的行数。 一个简单的例子：

A= [1,2,3
    1,3,2
    2,1,3
    2,3,1
    3,1,2
    3,2,1]   #Matrix of all posible permutations

及

及

我想要的输出是

count= [2,1
        0,0
        0,1
        0,1
        0,0
        1,0]. 

你能帮我吗？我不想使用循环，因为我的代码中有足够的内容，这应该是一个循环

非常感谢-

数据：

A <- matrix( c(1,2,3,1,3,2,2,1,3,2,3,1,3,1,2,3,2,1), nrow = 6, ncol = 3, byrow = TRUE)
B <- matrix( c( 1,2,3,1,2,3,3,2,1), nrow = 3, byrow = TRUE)
C <- matrix( c(2,1,3,1,2,3,2,3,1), nrow = 3, byrow = TRUE)

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

---

另一个解决方案，有点类似于@Sathish的解决方案：

A <- matrix( c(1,2,3,1,3,2,2,1,3,2,3,1,3,1,2,3,2,1), nrow = 6, ncol = 3, byrow = TRUE)
B <- matrix( c( 1,2,3,1,2,3,3,2,1), nrow = 3, byrow = TRUE)
C <- matrix( c(2,1,3,1,2,3,2,3,1), nrow = 3, byrow = TRUE)

# count rows of a matrix M equal to a vector vect
rowsEqualToVector <- function(vect, M){
  sum(apply(M, 1, function(matRow) identical(vect, matRow)))
}

# apply the previous function to each row of a matrix A
sameRows <- function(A,M){
  apply(A, 1, function(row) rowsEqualToVector(row, M))
}

# map the previous function to a list of matrices
sapply(list(B,C), function(M) sameRows(A,M))

---

使用分隔符（如

\uu

或

）折叠可能更安全。我认为请求的是匹配的位置，而不是计数。恐怕此解决方案有问题。设想一行

A

以

11,2,3，…

开头。然后该行将变为

1123…

，如果该行是“1、12、3、…”则相同。我想这就是@42建议使用分隔符的原因。非常感谢您的回答。我把它用在了一个代码中，它把时间从896.04秒减少到了196.23秒，这是一个非常糟糕的原因，因为我必须使用这个代码很多次。我担心当矩阵有不同的维度名称时，

idential

可能会导致问题。在这种情况下，应将

idential（vect，matRow）

替换为

all（vect==matRow）

。

A <- apply(A, 1, paste0, collapse = "_")
B <- apply(B, 1, paste0, collapse = "_")
C <- apply(C, 1, paste0, collapse = "_")

sapply( list(B,C), function(x) {
  sapply( A, function(y) sum(x %in% y))
})

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

A <- matrix( c(1,2,3,1,3,2,2,1,3,2,3,1,3,1,2,3,2,1), nrow = 6, ncol = 3, byrow = TRUE)
B <- matrix( c( 1,2,3,1,2,3,3,2,1), nrow = 3, byrow = TRUE)
C <- matrix( c(2,1,3,1,2,3,2,3,1), nrow = 3, byrow = TRUE)

# count rows of a matrix M equal to a vector vect
rowsEqualToVector <- function(vect, M){
  sum(apply(M, 1, function(matRow) identical(vect, matRow)))
}

# apply the previous function to each row of a matrix A
sameRows <- function(A,M){
  apply(A, 1, function(row) rowsEqualToVector(row, M))
}

# map the previous function to a list of matrices
sapply(list(B,C), function(M) sameRows(A,M))

> sapply(list(B,C), function(M) sameRows(A,M))
     [,1] [,2]
[1,]    2    1
[2,]    0    0
[3,]    0    1
[4,]    0    1
[5,]    0    0
[6,]    1    0