在R中创建矩阵的更有效的代码

Question

我想要构建一个矩阵，其中行的第一列是从1到3的随机值，第二列是从1到4的随机值，依此类推，列号为tm-3。我创建了以下代码来用随机数填充矩阵

tm <- 10
A <- matrix(0, 5, 23)
for(i in 1:5){
  for(j in 1:c(tm-3)){
    A[i,j] <- sample(1:c(j+2), 1, replace = T)
  }
}
A[ ,-c(1:c(tm-3))] <- sample(1:tm, 16, replace = T)

这段代码当然工作得很好，但是当出现大矩阵时，双循环会减慢整个程序的运行速度。

根据上面的公式，是否可以去掉double for，并用随机数填充前几列？

Answer 1

下面是一种替换双循环的方法：

sapply(1:(tm-3), function(x) {sample(1:(x+2), 5, replace = TRUE)})

# example output
#      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7]
# [1,]    1    1    5    3    3    5    5
# [2,]    2    1    1    1    4    5    2
# [3,]    1    1    3    5    1    1    6
# [4,]    2    1    3    1    7    6    9
# [5,]    2    4    1    1    7    3    8

Answer 2

这是一种使用单个for循环的方法-通过将sample大小设置为行数，您可以一次完成所有列：

for(j in 1:(tm-3)){
    A[,j] <- sample(1:c(j+2), size = nrow(A), replace = T)
  }

这是一种没有for循环的方法，用最大允许值填充每一列，乘以runif值，然后取最大值：

A[, 1:(tm - 3)] = ceiling(rep(1:(tm - 3) + 2, each = nrow(A)) * runif(nrow(A) * (tm - 3)))

当然，您可以用矩阵的其余部分所在的行跟上这两行中的任何一行：

    A[ ,-(1:c(tm-3))] <- sample(1:tm, 16, replace = T)

Answer 3

下面是一个仅使用单个循环的解决方案：

tm <- 10
B <- matrix(ncol=23,nrow=5)
for (i in seq_len(ncol(B))) B[,i] <- sample(min(i+2,tm),nrow(B),replace=TRUE)

结果矩阵与其他发布的解决方案的不同之处在于列数中的元素大于tm-3

#> B
#     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12] [,13] [,14] [,15] [,16]
#[1,]    1    3    4    6    3    7    5    8    6     6     1     6     9     8     2     6
#[2,]    2    1    3    2    3    5    3    3    7     7     4     5     1     4     9     4
#[3,]    2    1    2    2    2    8    3    3    4     5     8     8     4     6     1     1
#[4,]    2    3    5    2    1    7    5   10    7     3     6     2     1     1     8     4
#[5,]    3    3    2    2    2    1    2    9    4     8     2     9     3     6     1     7
#     [,17] [,18] [,19] [,20] [,21] [,22] [,23]
#[1,]    10     9     2     6     1     4     8
#[2,]     5     4    10     4     6     2     2
#[3,]     2     4     2     1     3     2    10
#[4,]     6     2     2     4     3     5     2
#[5,]     2     9     2     8     2     1     3