如何在R中将对翻转为X> Y顺序？ [英] How to flip pairs into X>Y order in R?
问题描述
用户给出了一对ID，分别对应于Y> X时上三角中的ID。
我在想如何处理这些点以及哪种数据结构最好。
我认为具有（x1，y1），（y3，x3），... 这样的对很直观，但更好的是 c （x1，x2，x3，...），c（y1，y2，y3，...），但这仅与翻转问题有关。
输入示例
The user gives pairs of ids which corresponds to ids in the upper triangle that is when Y > X.
I am thinking how you should handle the points and which data structure is best here.
I think having pairs like (x1,y1), (y3,x3), ... is intuitive but better can be c(x1,x2,x3,...), c(y1,y2,y3, ...) but then it is only about the flipping problem.
Example inputs
- （10,1），（7,3），（5,4）-返回相同的
- （1,10），（7,3），（5,4）-返回（10,1），（7,3），（5,4）
- （1,10），（7,3），（4,5）-返回（10,1），（7,3），（5,4）
伪代码，我仍然不确定 id.pairs 或应该
Pseudocode where I am still not sure about the data structure in id.pairs or shoul
lapply(id.pairs,function(z){
x <- z$V1
y <- z$V2
...
})
# not sure if possible
lapply({x.points, y.points}, function(z){
x <- z$V1
y <- z$V2
...
})
动机：为上三角中的以下功能给出正确的点
Motivation: to give correct points for the following function in the upper triangle
# https://stackoverflow.com/q/40538304/54964
cb(plt, x=c(10, 7, 5), y=c(1, 3, 4), rectArgs=list(border="red", lwd=3))
测试MarkPeterson的建议
我认为他的第一种方法可以工作，但是我在考虑如何应用他的 lapply 到参数 xleft 和 ybottom
# Complete test code http://paste.ubuntu.com/23461804/
# Chat of https://stackoverflow.com/q/40538304/54964 user20650
cb <- function(corrPlot, ..., rectArgs = list() ){
lst <- list(...)
lapply({x,y}, function(x){
c(max(x), min(x))
})
xleft <- match(lst$x, colnames(corrPlot)) - 0.5
ybottom <- n - match(lst$y, colnames(corrPlot)) + 0.5
}
R：3.3.1
操作系统：Debian 8.5
R: 3.3.1
OS: Debian 8.5
推荐答案
如果我们假设配对点列表，并且您可以相信这些值是有效的（可能不是一个合理的假设，但是可以添加防御措施），看来您可能只需使用 min 和 max 来做到这一点：
If we assume a list of paired points, and that you can trust the values are valid (probably not a fair assumption, but defenses could be added), it seems that you may be able to just do this with min and max:
inputData <-
list(
c(1,10)
, c(7,3)
, c(4,5)
)
lapply(inputData, function(x){
c(max(x), min(x))
})
给予
[[1]]
[1] 10 1
[[2]]
[1] 7 3
[[3]]
[1] 5 4
如果转换为矩阵，则可以从向量获得相同的基本输出/data.frame，然后使用具有相同功能的 apply 按行。矩阵方法可能类似于：
You can get the same basic output from vectors, if you convert to a matrix/data.frame, then use apply by row with the same function. The matrix approach likely looks something like:
matData <-
do.call(rbind, inputData)
t(apply(matData, 1, function(x){
c(max(x), min(x))
}))
并给出：
[,1] [,2]
[1,] 10 1
[2,] 7 3
[3,] 5 4
鉴于更新，我不得不说我同意@Frank，您应该对此处的内容有基本了解，但请使用 pmax 和 pmin 。然后，该函数如下所示（请注意，我将 x 和 y 设置为参数，因为它们似乎是必需的）。
Given the update, I have to say that I agree with @Frank that you should take the basic idea of what I have here, but use pmax and pmin instead. The function then looks like this (note, I am setting x and y as arguments, since they appear to be required).
cb <- function(corrPlot, x, y, rectArgs = list() ){
# ... pass named vector of x and y names
# for upper x > y, lower x < y
useX <- pmax(x, y)
useY <- pmin(x,y)
n <- ncol(corrPlot)
nms <- colnames(corrPlot)
colnames(corrPlot) <- if(is.null(nms)) 1:ncol(corrPlot) else nms
xleft <- match(useX, colnames(corrPlot)) - 0.5
ybottom <- n - match(useY, colnames(corrPlot)) + 0.5
lst <- list(xleft=xleft, ybottom=ybottom, xright=xleft+1, ytop=ybottom+1)
do.call(rect, c(lst, rectArgs))
}
然后，这似乎按预期工作：
Then, this appears to work as expected:
cb(plt, x=c(1, 3, 4), y=c(10, 7, 5), rectArgs=list(border="red", lwd=3))
正如预期的那样，有三种生成所需对排序的方法，具体取决于它们是成对列表，矩阵/data.frame还是a向量。另一种方法是接受列表或matrix / data.frame作为函数的参数，然后使用 lapply 或 apply 函数，并从中提取所需的值。
As expected, there are three ways to generate the desired pair ordering, depending on whether they come in a list of pairs, a matrix/data.frame, or a vector. The alternative approach would be to accept either a list or a matrix/data.frame as an argument to the function, then use the lapply or apply functions above and extract your required values from those.
这篇关于如何在R中将对翻转为X> Y顺序？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！
