如何对每行具有不同列位置的矩阵进行子集化？

Question

我想对每一行使用不同（但只有一个）列的矩阵进行子集化。那么propably apply可以完成这项工作吗？但可能智能子集化也可以工作，但我还没有找到解决方案。计算时间是个问题——我有一个带有 for 循环的解决方案，但是多次将矩阵加载到 RAM 中太慢了。这是一个例子：

给定矩阵M和向量v，

M<-matrix(1:15,nrow=5,ncol=3)

     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    6   11
[2,]    2    7   12
[3,]    3    8   13
[4,]    4    9   14
[5,]    5   10   15

v<-c(3,1,1,2,1)

解决方案应为：

(11,2,3,9,5)

Answer 1

我们可以尝试 row/column 索引

M[cbind(1:nrow(M), v)]
#[1] 11  2  3  9  5

Answer 2

只是为了好玩，这是另一个使用向量索引的解决方案

t(M)[v + (seq_len(nrow(M)) - 1) * ncol(M)]
# [1] 11  2  3  9  5

如何对每行具有不同列位置的矩阵进行子集化？

How to subset a matrix with different column positions for each row?

r

matrix

subset