我有一个75 x 75方阵。除标签以外的所有值都是小数。 我想要得到所有具有高于或低于我设置的截断值的标签对。 说，我有以下Sorting a Square Matrix
A B C D
A 1 0.2 0.43 0.16
B 0.2 1 0.86 0.28
C 0.43 0.86 1 0.76
D 0.16 0.28 0.76 1
我想
B C 0.86
C D 0.76
A C 0.43
我怎么能去了解它（没有得到重复的）？
由于
首先，您需要将每个值转换为具有一行的表示;一种方法是转换为矩阵，然后转换为data.frame。为了避免重复，在转换为数据帧之前将下三角形（可能包括对角线）设置为NA，然后取数据框中其值不是NA的子集。
mtx <- matrix(rnorm(16), 4, 4, dimnames = list(LETTERS[1:4], LETTERS[1:4]))
mtx[lower.tri(mtx, diag=TRUE)] <- NA
dx <- as.data.frame(as.table(mtx))
dx <- subset(dx, !is.na(Freq))
然后，您可以根据需要从结果数据框中获取子集。
> subset(dx, Freq>0)
Var1 Var2 Freq
5 A B 1.9564158
9 A C 1.7188939
14 B D 0.1848542
的一种方法是使用来自reshape包FN的melt（修订以避免在对称矩阵的重复，和排序的最终结果）。
> mtx <- matrix(round(10*rnorm(16)),
4, 4, dimnames = list(LETTERS[1:4], LETTERS[1:4]))
> mtx[ upper.tri(mtx)] <- NA
> mtx
A B C D
A -7 NA NA NA
B 23 17 NA NA
C 6 -2 20 NA
D -23 8 15 -6
> require(reshape)
> df <- cbind(data.frame(Row = rownames(mtx)), as.data.frame(mtx))
> df.m <- melt(df, id = 'Row', variable_name = 'Col')
> df.m
Row Col value
1 A A -7
2 B A 23
3 C A 6
4 D A -23
5 A B NA
6 B B 17
7 C B -2
8 D B 8
9 A C NA
10 B C NA
11 C C 20
12 D C 15
13 A D NA
14 B D NA
15 C D NA
16 D D -6
> filt <- subset(df.m, value < 0)
> filt[order(filt$value),]
Row Col value
4 D A -23
1 A A -7
16 D D -6
7 C B -2
当然你可以用任何你想要的方式格式化结果，例如，
> cat(with(filt, paste(Row, Col, value, '\n')))
A A -7
D A -23
C B -2
D D -6
这不会消除重复项（如果我们正在处理像OP中的例子那样的对称）。如何做到这一点只是一个练习。 :) –
非常感谢。但是，如何删除重复项。例如'A-B'和'B-A'。另外我怎么排序这个子集，按降序排列，保持Row Col对？ – y2p
请参阅我的更新 –
library(fBasics)
Z <- Triang(X)
data.frame(t(apply(which(Z >= 0.43 & Z < 1 ,arr.ind = T),1,
function(y) c(rownames(Z)[y[1]],colnames(Z)[y[2]],Z[y[1],y[2]]))))
给
X1 X2 X3
A A C 0.43
B B C 0.86
C C D 0.76
与基体和截止
m <- matrix(rnorm(16), 4, 4, dimnames = list(LETTERS[1:4], LETTERS[1:4]))
cut <- 0
指标满足您的标准值，并用它来提取所需的价值观和行的名称。事后排序
i <- lower.tri(m, diag=TRUE) * m > cut
df <- data.frame(Row=rownames(m)[row(m)[i]], Col=colnames(m)[col(m)[i]],
Val=m[i])
df[order(df$Val),]
您对分拣还是切入感兴趣？ – Aaron