R：从矩阵中提取一个圆

给定一个边长为L的方阵，如何在R中提取所有落入能够填充该矩阵的最大可能圆中的值

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< >我找到了C++，但是如何测试矩阵中每个单元的位置是否落入方程式？如何在使用应用示例时了解每个单元格的X和Y？

对于某些8x8矩阵

m

：

m = matrix(1:64,8,8)

创建坐标的数据框：

g = expand.grid(1:nrow(m), 1:nrow(m))

计算到中心的距离：

g$d2 = sqrt ((g$Var1-4.5)^2 + (g$Var2-4.5)^2)

与圆半径相比：

g$inside = g$d2<=4

然后，您可以使用两列矩阵从矩阵中提取：

m[as.matrix(g[g$inside,c("Var1","Var2")])]
[1]  3  4  5  6 10 11 12 13 14 15 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31
[26] 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 50 51 52 53 54 55 59 60
[51] 61 62

从你的图像来看，应该是64减去12（每个角三个）单元格，所以我的答案中52的长度看起来是正确的

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如果你在寻找速度，那么跳过平方根，并与距离的平方16进行比较。但是你可能会发现C++中的解决方案快得多。家庭作业？请参见

？行

和

？列

并非真正的家庭作业。我处理巨大的光栅，想试试使用矩阵是否更有效。测试从每个单元格的中心到正方形中心的距离。毕达哥拉斯可以帮助你。对于8x8方形矩阵，中心位于（4.5,4.5），单元格位于（1,1）到（8,8）之间的整数，圆半径为4。使用expand.GRID创建单元格行/列对矩阵非常感谢您的回答。我主要关心的是记忆力而不是速度。我已经在使用velox软件包执行此分析，但在处理较大的光栅时出现内存错误。将这些光栅转换为矩阵并应用您的解决方案会更快一些，对内存的要求也会更低。我当然迟早会测试C++的空间分析。

m[as.matrix(g[g$inside,c("Var1","Var2")])]
[1]  3  4  5  6 10 11 12 13 14 15 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31
[26] 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 50 51 52 53 54 55 59 60
[51] 61 62