你如何创建一个函数来输入两个向量来产生一个矩阵

Posted 2023-02-14

【中文标题】你如何创建一个函数来输入两个向量来产生一个矩阵

【英文标题】：How do you create a function to input two vectors to produce a matrix

【发布时间】：2022-01-05 02:45:05

【问题描述】：

假设我有 5 对向量形式的坐标 (x1,y1)(region1) , (x2,y2)(region2) 等等，直到 (x5,y5)(region5)。 现在我想找到每个区域之间的距离。例如，我采取 距离，D = √[(????i−????????)^2+(????????−????????)^2] 区域 i和 j 并且输出将是一个 5 x 5 矩阵，其中矩阵 (Dij) 中的每个条目是两个区域之间的距离。

例如，我有区域 1，其坐标为 (4,3)，区域 2 (1,2)。那么这两个区域之间的距离应该是 D = √10，这应该在 Dij 的条目中，其中 i =1 和 j=2，因此 D12 如上述矩阵所示。 我尝试了如下所示的代码：

x=c(1,2,4,1,1)
y=c(4,3,1,2,2)
Distance = function(x,y)
D = sqrt(abs((x[i]-x[j])^2+(y[i]-y[j])^2))
A = matrix(0,nrow=5,ncol=5,T)
i = nrow(A)
j = ncol(A)
for (i in 1:5)
for (j in 1:5)
A[i][j] = D


return(A) 
 

输出：

Warning messages:
 1: In A[i] <- `*vtmp*` :
 number of items to replace is not a multiple of replacement length

其中有 20 条警告消息。叹。我知道我的代码远非正确。请帮忙

【问题讨论】：

我不会在评论中正确解决您的函数问题，这足以说明计算应该发生在双循环内并且A 的索引不正确。 R 有一个内置的距离函数，所以我认为你只是在寻找 dist(cbind(x, y), diag = TRUE, upper = TRUE)。

您可以接受解决问题的答案，也可以发布自己的答案，而不是在标题中标记

好吧，我没注意到。从现在开始会记住这一点。我对堆栈溢出很陌生。谢谢友情提醒。干杯

【参考方案1】：

代码存在以下问题。

定义 D 的行使用 i 和 j，即使它们当时尚未定义 定义 D 的行使用 abs(...) 但 (...) 中的部分永远不会是负数，因此使用 abs 毫无意义 如果 x[i], y[i] 是第 i 个点，那么 x 和 y 的长度必须相同，所以我们应该检查一下。 定义 A 硬编码 5 的行，因此该函数只有在 x 和 y 的长度为 5 时才能工作。 matrix 的第四个参数是 T。切勿使用 T 来表示 TRUE。总是把它写出来，因为 T 是一个可能的变量，但 TRUE 永远不可能是一个变量名。 在定义矩阵时指定 byrow = TRUE 是没有意义的，因为每个元素都被赋予相同的值，因此顺序无关紧要。事实上，我们根本不需要填写 A，因为循环稍后会这样做。 i 和 j 定义为 nrow(A) 和 ncol(A)；但是，在此之后它们被重新定义，因此原始定义被丢弃并且从未使用过。这些行无效。 这两个循环将上限硬编码为 5，因此，同样，该函数仅在 x 和 y 的长度均为 5 时才有效。 A[i][j] 应该是 A[i, j] D 在循环中使用，但在循环外定义，因此 A[i,j] 的每个元素都将被赋予相同的值 代码没有缩进，难以阅读 在代码中添加更多空格会更容易阅读 虽然写 return(A) 并没有错，只写 A 就足以返回它 问题是指输出，但没有输出，因为代码从不运行函数

代码--

Distance = function(x, y) 
  stopifnot(length(x) == length(y))
  n = length(x)
  A = matrix(nrow = n, ncol = n)
  for (i in 1:n) 
    for (j in 1:n) 
      A[i, j] = sqrt( (x[i] - x[j])^2 + (y[i] - y[j])^2 )
    
  
  A
 

# test
x = c(1, 2, 4, 1, 1)
y = c(4, 3, 1, 2, 2)
Distance(x, y)
##        [,1]   [,2]   [,3]   [,4]   [,5]
## [1,] 0.0000 1.4142 4.2426 2.0000 2.0000
## [2,] 1.4142 0.0000 2.8284 1.4142 1.4142
## [3,] 4.2426 2.8284 0.0000 3.1623 3.1623
## [4,] 2.0000 1.4142 3.1623 0.0000 0.0000
## [5,] 2.0000 1.4142 3.1623 0.0000 0.0000

请注意，这可以使用外部更紧凑地完成。

d <- function(i, j) sqrt((x[i] - x[j])^2 + (y[i] - y[j])^2)
n <- length(x)
outer(1:n, 1:n, Vectorize(d))
##        [,1]   [,2]   [,3]   [,4]   [,5]
## [1,] 0.0000 1.4142 4.2426 2.0000 2.0000
## [2,] 1.4142 0.0000 2.8284 1.4142 1.4142
## [3,] 4.2426 2.8284 0.0000 3.1623 3.1623
## [4,] 2.0000 1.4142 3.1623 0.0000 0.0000
## [5,] 2.0000 1.4142 3.1623 0.0000 0.0000

【讨论】：

哇，老实说，我真的很感激你花时间指出我的错误！感谢您的帮助，但我想提一下，如果在函数中间使用 dist(cbind(x, y), diag = TRUE, upper = TRUE) 是否应该让事情变得更快？

好主意。 as.matrix(dist(cbind(x, y))) 给出了与 Distance(x, y) 相同的答案，因为它给出了一个矩阵，而 dist(cbind(x, y), diag = TRUE, upper = TRUE) 返回一个类 "dist" 的对象。