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我是这个网站的新手。我想知道是否有人有转动网格坐标列表的经验（在下面的示例代码中显示为 df）。我编写了一个函数，可以处理非常小的数据集的工作，但运行时间随着数据集大小的增加呈指数增长（我认为 800 像素大约需要 25 小时）。这是因为嵌套的 for 循环，但我不知道如何绕过它。

## Dummy Data
x <- c(1,1,2,2,2,3,3)
y <- c(3,4,2,3,4,1,2)
df <- as.data.frame(cbind(x,y))
df

## Here's what it looks like as an image
a <- c(NA,NA,1,1)
b <- c(NA,1,1,1)
c <- c(1,1,NA,NA)
image <- cbind(a,b,c)
f <- function(m) t(m)[,nrow(m):1]
image(f(image))

## Here's my adjacency matrix function that's slowwwwww
adjacency.coordinates <- function(x,y) {
  df <- as.data.frame(cbind(x,y))
  colnames(df) = c("V1","V2")
  df <- df[with(df,order(V1,V2)),]
  adj.mat <- diag(1,dim(df)[1])
  for (i in 1:dim(df)[1]) {
    for (j in 1:dim(df)[1]) {
      if((df[i,1]-df[j,1]==0)&(abs(df[i,2]-df[j,2])==1) | (df[i,2]-df[j,2]==0)&(abs(df[i,1]-df[j,1])==1)) {
        adj.mat[i,j] = 1
      }
    }
  }
  return(adj.mat)
}

## Here's the adjacency matrix
adjacency.coordinates(x,y)

有谁知道一种方法可以在几千像素长的一组坐标上很好地工作？我已经尝试转换为 SpatialGridDataFrame 并从那里开始，但它不会使邻接矩阵正确。非常感谢您的参与。

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虽然我认为igraph可能是去这里的方式，但我认为你可以更简单地做到这一点：

result <- apply(df, 1, function(pt) 
  (pt["x"] == df$x &  abs(pt["y"] - df$y) == 1) |
  (abs(pt["x"] - df$x) == 1 &  pt["y"] == df$y)    
)
diag(result) <- 1

并避免循环并获得相同的结果：

> identical(adjacency.coordinates(x,y),result)
[1] TRUE
于 2013-04-18T06:35:30.000 回答