问将矩阵<0.1中的所有值替换为0

EN

ifelse应该可以工作：

mat <- matrix(runif(100),ncol=5)
mat <- ifelse(mat<0.1,NA,mat)

但我会选择哈兰的答案而不是我的。

mat[mat < 0.1] <- NA

X[X < .1] <- 0

(或NA，尽管在这种情况下0听起来更合适。)

矩阵就是有维数的向量，所以当你给它们赋值时，你可以把它们当作一个向量来对待。在本例中，您将在X上创建一个表示小值的布尔向量，并将右侧赋值给每个为TRUE的元素。

我想你会发现'ifelse‘不是一个向量运算(它实际上是一个循环)，所以它比向量等效项慢了几个数量级。R偏爱向量运算，这就是为什么apply，mapply，sapply对于某些计算来说是闪电般的快。

小的数据集，不是问题，但是如果你有一个长度为100k或更多的数组，你可以在任何涉及循环的方法下，在它完成之前做一顿烤肉晚餐。

下面的代码应该可以工作。

对于向量

minvalue <- 0
X[X < minvalue] <- minvalue

用于Dataframe或Matrix。

minvalue <- 0
n <- 10 #change to whatever.
columns <- c(1:n)
X[X[,columns] < minvalue,columns] <- minvalue

另一种快速方法，通过pmax和pmin函数，将条目限制在0和1之间，您可以将矩阵或数据帧作为第一个参数，没有问题。

ulbound <- function(v,MAX=1,MIN=0) pmin(MAX,pmax(MIN,v))