使用for循环保存数据矩阵？

我试图找到风数据的概率密度函数。以下是我如何从平均风速计算比例参数。使用for循环保存数据矩阵？

k<-2 
for(i in 1:length(Windmean)){ 
     Scale[i]=as.numeric(Windmean[i]/(exp(gammaln(1+(1/k))))) 
     } 

> Scale 
[1] 3.913934 3.996000 4.012884 3.925220 3.856707 3.849608 3.820578 3.943110 3.945975 3.842338 3.891791 
[12] 3.933083 3.993944 3.907775 3.847120 3.853263 3.917156 4.028956 3.878879 3.753880 3.969074 3.818923 
[23] 3.855913 3.993075 3.985828 3.914240 3.854336 3.620460 3.848180 3.843788 3.830617 3.841890 3.879547 
[34] 3.904059

如果这是我对尺度参数的结果我想用下面的公式来获取风概率Wind_prob.我做的。

Scale<- cbind(3.913934,3.996000,4.012884,3.925220,3.856707,3.849608, 
3.820578,3.943110,3.945975,3.842338,3.891791,3.933083,3.993944,3.907775, 
3.847120,3.853263,3.917156,4.028956,3.878879,3.753880,3.969074,3.818923, 
3.855913,3.993075,3.985828,3.914240,3.854336,3.620460,3.848180,3.843788, 
3.830617,3.841890,3.879547,3.904059) ##Length 34 

bins<-cbind(seq(0.5,25,by=0.5)) ##Length 51 
         bins<-cbind(bins) 
     shape<-k 
       for(i in 1:length(bins)){ 
for(o in 1:length(Scale)){ 
       Wind_prob[i]<-(0.5*(exp(-1*(bins[i,1]/shape)^shape))*(shape/as.numeric(Scale[o]))*((bins[i,1]/as.numeric(Scale[o]))^(shape-1))) 
      } 
}

我得到的51个概率函数(i=34)清单，但我应该得到[51 * 34]的矩阵。基本上，我想为每个34个比例函数获得51个概率函数。看来我的迭代没有被保存在矩阵中。我尝试了as.matrix,as.array以及wind_prob，但无法正常工作。 有人会指出我需要在代码中做出的更改吗？谢谢。

来源

2017-08-24 SamAct

'k'丢失。 o：长度（o）无效。长表达式返回1个数字。你需要更多地考虑这一点。预先分配一个矩阵来填充，然后使用两个索引。现在你不使用'o'维度。 –

@RomanLuštrik'k'给出为2，参见代码的前半部分。是的，它应该是'1：length（Scale）'编辑。 – SamAct

你需要用一个矩阵：

Scale <- c(3.913934,3.996000,4.012884,3.925220,3.856707,3.849608, 
      3.820578,3.943110,3.945975,3.842338,3.891791,3.933083,3.993944,3.907775, 
      3.847120,3.853263,3.917156,4.028956,3.878879,3.753880,3.969074,3.818923, 
      3.855913,3.993075,3.985828,3.914240,3.854336,3.620460,3.848180,3.843788, 
      3.830617,3.841890,3.879547,3.904059) ##Length 34 
bins <- seq(0.5, 25, by = 0.5) # length 50 
shape <- 2 
Wind_prob <- matrix(NA_real_, length(bins), length(Scale)) 
for (j in seq_along(Scale)) { 
    for (i in seq_along(bins)) { 
    Wind_prob[i, j]<-(0.5*(exp(-1*(bins[i]/shape)^shape))* 
         (shape/as.numeric(Scale[j]))* 
         ((bins[i]/as.numeric(Scale[j]))^(shape-1))) 
    } 
}

来源

2017-08-24 06:47:46

你能解释为什么我应该在循环中第一次使用'seq_along（Scale）'和'seq_along（bin）'？是否因为每个比例我们都计算每个bin中的wind_prob？ – SamAct

Yeap。你想遍历''Scale''和''bins''的所有组合。 –

使用for循环保存数据矩阵？

回答

相关问题