我有一个矩阵，其中3064行和27列包含-0.5和2.0之间的值。我想提取至少有一次值为>=0.5的每一行。作为答案，我希望在其原始矩阵形式中有整行。基因表达数据矩阵过滤
考虑m是我的矩阵，我想：
m[m[1:190,1:16]>0.5,1:16]
由于这个命令不接受更多的则190行的过程中，我去了190行，但不知何故，就错了，因为它给了我行其中也有的值< 0.5。
是否可以编写任何函数，可以应用于整个矩阵？
，你也可以尝试这样的，如果你的数据名称是DF
df2<- df[apply(df, MARGIN = 1, function(x) any(x >= 0.5)), ]
library(fBasics)
m2 <- subset(x = m, subset = rowMaxs(m)>=0.5)
这里x是什么？ – 2015-03-13 10:52:09
这只是参数的名称。它出来了（只使用'subset（m，subset = ...）'，但看'？subset'可以更好地理解参数在R中的传递。 – 2015-03-13 10:58:44
什么mm=m[1:190,1:16]>0.5给你是布尔的指示，其中m[1:190,1:16]值大于0.5的矩阵。
然后当你做m[mm]，它认为mm作为一个向量，并给你相应的值。东西是dim(m) = 3064*27而dim(m[1:190,1:16]) = 190*16。这意味着mm的前27个值将用于获得第一行m，同时它们对应于mm第二行的一部分。
因此为了仅元素大于0.5，则需要应用matrix到m[1:190,1:16]具有相同的尺寸，即：
`m[1:190,1:16][m[1:190,1:16]>0.5, 1:16]
但你在这里做什么是m[mm, 1:16]，所以你考虑每个个别值为mm作为行号，而它是190 * 16矩阵。这意味着你指定了190*16=3040行，它不会与更多的工作，因为m只有3064行。
你想要的是一个长度为190（甚至3064我猜）指定要采取的行的向量。你可以用rowSums(m >=0.5)>0得到这个向量，这意味着每行有超过0的值大于0.5。然后你得到你的输出：
m[rowSums(m >= 0.5) > 0,]
它会工作的整个矩阵。请注意，如果至少有一个值大于0.5，则选择整行后，某些值将小于0.5。
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对于值<0.5行的想法是一样的：
m[rowSums(m < 0.5) > 0,]
如果您需要至少有一个值大于等于0.5的行，请尝试' m [rowSums（m> = 0.5）> 0，]' – akrun 2015-03-13 10:22:57
我想要矩阵，而不包含值为“<0的行”。5“ – 2015-03-13 10:30:19
但是你的描述'我想提取每一行，在他的行中至少有一次值大于等于0.5。'在帖子中与你在评论中提到的内容相反。无论如何，请考虑显示一个小例子'（10行，5列）以及基于此的预期结果 – akrun 2015-03-13 10:31:31