在两个向量中的compatea值并将比较结果分配给R中的一个新向量

我有一个要追加的向量，这里是代码，由于nrow很大，所以代码很慢。在两个向量中的compatea值并将比较结果分配给R中的一个新向量

我只想加快速度。我试过c（）和append（），两者似乎不够快。我checkd Efficiently adding or removing elements to a vector or list in R?

下面是代码：

compare<-vector() 

for (i in 1:nrow(domin)){ 

    for (j in 1:nrow(domin)){ 
     a=0 
    if ((domin[i,]$GPA>domin[j,]$GPA) & (domin[i,]$SAT>domin[j,]$SAT)){ 
     a=1 
    } 
    compare<-c(compare,a) 
    } 
    print(i) 
}

我发现这是很难搞清楚的，如果我用

#compare<-rep(0,times=nrow(opt_predict)*nrow(opt_predict))

来源

2013-09-29 wangshuai

你应该用'outer'生成一个矩阵，我想。 – Frank

我觉得可以有一个更好的标题，因为这是关于比较效率（我认为），而不是追加？ – Frank

你想将这些信息比较索引更好地放置在矩阵中：

v1 <- 1:3 
v2 <- c(1,2,2) 
mat1 <- outer(v1,v1,`>`) 
mat2 <- outer(v2,v2,`>`) 
both <- mat1 & mat2

要查看哪些位置t他不等式成立的，使用which：

which(both,arr.ind=TRUE) 
#  row col 
# [1,] 2 1 
# [2,] 3 1

评论：

这个答案应该比你的循环要快得多。然而，你真的只是排序两个向量，所以有可能是一个更快的方法来做到这一点，而不是采取一套详尽的不平等...
在你的情况，只有一个部分排序（因为， i和j，这两个维度中的任何一个都不可能严格大于另一个维度）。如果用先上v1，然后排序上v2不满意，您可以使用data.table包很容易得到一个完整的排序：
```
set.seed(1) 
v1 <- sample.int(10,replace=TRUE) 
v2 <- sample.int(10,replace=TRUE) 

require(data.table) 
DT <- data.table(v1,v2) 
setkey(DT) 
DT[,rank:=.GRP,by='v1,v2'] 
```
这给
```
v1 v2 rank 
1: 1 8 1 
2: 3 3 2 
3: 3 8 3 
4: 4 2 4 
5: 6 7 5 
6: 7 4 6 
7: 7 10 7 
8: 9 5 8 
9: 10 4 9 
10: 10 8 10 
```
这取决于你打算接下来做。

来源

2013-09-29 21:04:53 Frank

澄清，v1和v2是您的GPA和SAT向量。 – Frank

在两个向量中的compatea值并将比较结果分配给R中的一个新向量

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