R 使用强制矩阵中的数据更新矩阵

以下是我正在使用的代码：

  y <- c(0,5,10)
n <- 9 

R <- t(c(2.05, 2.05, 2.05, 2.55, 2.55, 2.55, 2.95, 2.95, 2.95))
R <- (replicate(3,R))
R <- (matrix(R, nrow=3))
R <- t(apply(R,1,sort))

mat <- t(sapply(y, function(test) pmax(seq(test, (test-n+1), -1), 0) ))
mat




P <- replicate(ncol(R),(c(6447.88,6447.88,6447.88)))

EnvTest <- new.env()
EnvTest$Orig <- 548453.5

FuncTest <- function(pp){
  EnvTest$Orig <- EnvTest$Orig-(P[,pp]-EnvTest$Orig*R[,pp]/1200)
  return(EnvTest$Orig)
}

Test<- rbind(EnvTest$Orig,
             do.call(rbind,lapply(1:9, FuncTest)))
x <- t(Test)
x

这就是我告诉函数要做的，这是正确的。但是现在我想使用矩阵

R*（mat==0）

中的一些信息，即：

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9]
[1,] 2.05 2.05 2.05 2.55 2.55 2.55 2.95 2.95 2.95
[2,] 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 2.55 2.95 2.95 2.95
[3,] 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

所以我试着做这样的事情

 FuncTest2 <- function(pp){
          EnvTest$Orig <- ifelse(R*(mat==0)==0,EnvTest$Orig,EnvTest$Orig-(P[,pp]-EnvTest$Orig*R[,pp]/1200))
                 return(EnvTest$Orig)
        }
        Test2<- rbind(EnvTest$Orig,
                     do.call(rbind,lapply(1:9, FuncTest2)))
        x2 <- t(Test2)
        x2

---

因此，基本上，如果R*（mat==0）=0，那么

EnvTest$Orig首先，关于
FuncTest（）
和
FuncTest2（）
计算，
R
是一个常量，因为在这些函数调用期间或周围的数据操作（参考
do.call（）
/
rbind（）
/
t（））不会修改它
stuff）。这是
R
：

R;
##      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9]
## [1,] 2.05 2.05 2.05 2.55 2.55 2.55 2.95 2.95 2.95
## [2,] 2.05 2.05 2.05 2.55 2.55 2.55 2.95 2.95 2.95
## [3,] 2.05 2.05 2.05 2.55 2.55 2.55 2.95 2.95 2.95

正如您所看到的，它的任何元素都不是零。这意味着

R*(mat==0)==0

相当于

mat!=0

因为用
R
相乘不能将非零值变成零值，也不能将零值变成非零值

如果您仍然希望参数化
ifelse（）
条件为
R
，可能是因为您可能希望为可能包含零的
R
的不同值运行此代码，那么应该将其重写为

R==0|mat!=0

其次，您的代码在状态变量
envetest$Orig
的维度方面有点可疑。您将其初始化为一个元素向量（548453.5），但在第一次运行
FuncTest（）
时，它会立即被一个三元素向量覆盖，其中初始标量循环三次以适应三元素向量
P[，pp]
和
R[，pp]
。从这一点开始，它永远是一个三元素向量。在
FuncTest2（）
（首次尝试）中，由于
mat
和
R
是3x9矩阵，因此将循环
ifelse（）
矢量化三元数的真参数和假参数以覆盖该维度，然后生成的3x9矩阵将覆盖
envetest$Orig
。从那时起，它将永远是一个3x9矩阵

您可能应该仔细考虑您想要的
envetest$Orig
的维度，并从头到尾坚持到底。从预期输出判断，似乎希望它是长度为3的向量，因此应该在
ifelse（）
条件中索引矩阵：

FuncTest2 <- function(pp) {
    EnvTest$Orig <- ifelse(R[,pp]==0|mat[,pp]!=0,EnvTest$Orig,EnvTest$Orig-(P[,pp]-EnvTest$Orig*R[,pp]/1200));
    return(EnvTest$Orig);
};
EnvTest$Orig <- 548453.5;
Test2 <- rbind(EnvTest$Orig,do.call(rbind,lapply(1:9,FuncTest2)));
x2 <- t(Test2);
x2;
##          [,1]     [,2]     [,3]     [,4]     [,5]     [,6]     [,7]     [,8]     [,9]    [,10]
## [1,] 548453.5 542942.6 537422.2 531892.4 526574.8 521245.9 515905.7 510726.1 505533.7 500328.6
## [2,] 548453.5 548453.5 548453.5 548453.5 548453.5 548453.5 543171.1 538058.5 532933.3 527795.6
## [3,] 548453.5 548453.5 548453.5 548453.5 548453.5 548453.5 548453.5 548453.5 548453.5 548453.5

FuncTest2哦，很抱歉，副本和过去的副本中发生了一些奇怪的事情second@akrun这样更好吗？@akrun乍一看有什么吗？乍一看，我想，
ifelse
@akrun的长度可能不一样。我也在想，也许一个在FuncTest中带有if-else语句的sapply函数可以实现这一点，但我无法运行。谢谢你的回答，我会花一些时间来消化它。我是手工计算第二行的，所以很可能我只是犯了一个错误。很奇怪，你的答案对x2或x2[2,8]中的第二个更新值不起作用。有什么想法吗？它确实有用：
envetest$Orig
mat!=0

R==0|mat!=0

FuncTest2 <- function(pp) {
    EnvTest$Orig <- ifelse(R[,pp]==0|mat[,pp]!=0,EnvTest$Orig,EnvTest$Orig-(P[,pp]-EnvTest$Orig*R[,pp]/1200));
    return(EnvTest$Orig);
};
EnvTest$Orig <- 548453.5;
Test2 <- rbind(EnvTest$Orig,do.call(rbind,lapply(1:9,FuncTest2)));
x2 <- t(Test2);
x2;
##          [,1]     [,2]     [,3]     [,4]     [,5]     [,6]     [,7]     [,8]     [,9]    [,10]
## [1,] 548453.5 542942.6 537422.2 531892.4 526574.8 521245.9 515905.7 510726.1 505533.7 500328.6
## [2,] 548453.5 548453.5 548453.5 548453.5 548453.5 548453.5 543171.1 538058.5 532933.3 527795.6
## [3,] 548453.5 548453.5 548453.5 548453.5 548453.5 548453.5 548453.5 548453.5 548453.5 548453.5