Замените все значения в матрице <0,1 с помощью 0

Ответ 1

ifelse должен работать:

mat <- matrix(runif(100),ncol=5)
mat <- ifelse(mat<0.1,NA,mat)

Но я бы выбрал Харлан на мой вопрос.

mat[mat < 0.1] <- NA

Ответ 2

X[X < .1] <- 0

(или NA, хотя 0 в этом случае более подходит).

Матрицы - это просто векторы с размерами, поэтому вы можете относиться к ним как к вектору при назначении им. В этом случае вы создаете логический вектор над X, который указывает малые значения, и присваивает правой стороне каждому элементу TRUE.

Ответ 3

Просто чтобы предоставить (на мой взгляд) интересную альтернативу:

Если вам нужно закрепить значения, чтобы они никогда не были меньше значения, вы можете использовать pmax:

set.seed(42)
m <- matrix(rnorm(100),10)

m <- pmax(m, 0) # clamp negative values to 0

... Это не совсем работает в вашем случае, так как вам нужны значения < 0,1, чтобы стать 0.

Ответ 4

Другие эквивалентные методы:

пусть:

M=matrix(rnorm(10*10), 10, 10)

Грубая сила (воспитательная)

for (i in 1:nrow(M)) {
    for (j in 1:ncol(M)) if (M[i,j]<0.1 & !is.na(M[i,j]) ) M[i,j]=NA
    }

Если в M отсутствуют значения (NA), опускание !is.na приведет к ошибкам.

Другой способ: использовать recode в пакете car:

library(car)
recode(M, "lo:0.099999=NA")

Невозможно указать строгое неравенство, так что почему-то пучок из 9. Положите больше девяток, и он превратится в 0,1. lo - это удобство перекодировки, которое дает минимальное значение (удаление NA).

Ответ 5

Решение data.frame:

if(!require(plyr)){
    install.packages("plyr")}

rm.neg<-colwise(function(x){
  return(ifelse(x < 0.1, 0, x))})

rm.neg(data.frame(mat))

PS: код для rm.neg может быть извлечен и упрощен, чтобы не требовать вызова plyr, который используется для создания произвольной функции.

Ответ 6

Я думаю, вы обнаружите, что "ifelse" не является векторной операцией (фактически выполняющейся как цикл), и поэтому это порядки величин медленнее векторного эквивалента. R поддерживает векторные операции, поэтому применение, mapply, sapply молниеносно для определенных вычислений.

Малые наборы данных - это не проблема, но если у вас есть массив длиной 100 тыс. или более, вы можете пойти и приготовить обжаренный ужин до того, как он закончится любым способом, связанным с циклом.

Нижеприведенный код должен работать.

Для вектора

minvalue <- 0
X[X < minvalue] <- minvalue

Для Dataframe или Matrix.

minvalue <- 0
n <- 10 #change to whatever.
columns <- c(1:n)
X[X[,columns] < minvalue,columns] <- minvalue

Еще один быстрый метод, через функции pmax и pmin, устанавливает значения между 0 и 1, и вы можете поместить матрицу или dataframe в качестве первого аргумента без проблем.

ulbound <- function(v,MAX=1,MIN=0) pmin(MAX,pmax(MIN,v))