嵌套for循环的矢量化

Question

我正在尝试使用apply/ mapply/ lapply/ sapply或任何其他方式来矢量化我的嵌套for循环代码以减少运行时间.我的代码如下:

for (i in 1:dim){
 for (j in i:dim){ 
  if(mydist.fake[i,j] != d.hat.fake[i,j]){
    if((mydist.fake[i,j]/d.hat.fake[i,j] > 1.5)|(d.hat.fake[i,j]/mydist.fake[i,j]>1.5)){
        data1 = cbind(rowNames[i],rowNames[j], mydist.fake[i,j], d.hat.fake[i,j], 1)
        colnames(data1) = NULL
        row.names(data1) = NULL
        data = rbind(data, data1)
    }else{
        data1 = cbind(rowNames[i],rowNames[j], mydist.fake[i,j], d.hat.fake[i,j], 0)
        colnames(data1) = NULL
        row.names(data1) = NULL
        data = rbind(data, data1)
        }
      }
    }  
  }
write.table(data, file = "fakeTest.txt", sep ="\t", col.names = FALSE, row.names = FALSE)

• rowNames是所有数据点的rownames的向量
• data 是一个数据帧
• mydist.fake并且d.hat.fake是距离矩阵(其中对角线为零并且上三角和下三角的值相同)因此,对下三角的横向感兴趣(也留下对角线的值).
• 两个矩阵的尺寸是相同的.

我面临的主要问题是j循环的矢量化,其中j初始化为i.

Answer 1

代码的矢量化版本是:

dist1 <- mydist.fake
dist2 <- d.hat.fake

data <- data.frame(i  = rowNames[row(dist1)[lower.tri(dist1)]],
                   j  = rowNames[col(dist1)[lower.tri(dist1)]],
                   d1 = dist1[lower.tri(dist1)],
                   d2 = dist2[lower.tri(dist2)])

data <- transform(data, outcome = d1/d2 > 1.5 | d2/d1 > 1.5)

我使用以下示例数据成功测试了它:

X           <- matrix(runif(200), 20, 10)
Y           <- matrix(runif(200), 20, 10)
rowNames    <- paste0("var", seq_len(nrow(X)))
mydist.fake <- as.matrix(dist(X))
d.hat.fake  <- as.matrix(dist(Y))