OP的描述有一点模棱两可，因此建议了两种解决方案：
假设只有1相关列中存在的 s 可以设置为0
我将更改原始功能（见下文）。更改是对定义的行rows。我现在有（原来有一个错误 - 下面的版本被修改以处理这个错误）：
rows <- sapply(seq_along(cols),
function(x, mat, cols) {
ones <- which(mat[,cols[x]] == 1L)
out <- if(length(ones) == 1L) {
ones
} else {
sample(ones, 1)
}
out
}, mat = mat, cols = cols)
基本上，它的作用是，对于需要将 a 交换1为 a的每一列0，我们计算出该列的哪些行包含1s 并从中采样。
编辑1：我们必须处理一列中只有一个的情况。如果我们只是从长度为 1 的向量中采样，R'ssample()会将其视为我们想要从集合中采样而seq_len(n)不是从长度为 1 的集合中采样n。我们现在用一个if, else声明来处理这个问题。
我们必须为每一列单独执行此操作，以便获得正确的行。which()我想我们可以做一些很好的操作来避免对and的重复调用sample()，但是我现在如何逃避，因为我们必须处理1列中只有一个的情况。这是完成的函数（已更新以处理原始长度为 1 的示例错误）：
foo <- function(mat, vec) {
nr <- nrow(mat)
nc <- ncol(mat)
cols <- which(vec == 1L)
rows <- sapply(seq_along(cols),
function(x, mat, cols) {
ones <- which(mat[,cols[x]] == 1L)
out <- if(length(ones) == 1L) {
ones
} else {
sample(ones, 1)
}
out
}, mat = mat, cols = cols)
ind <- (nr*(cols-1)) + rows
mat[ind] <- 0
mat <- rbind(mat, vec)
rownames(mat) <- NULL
mat
}
它在行动中：
> set.seed(2)
> foo(mat1, ivec)
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 1 0 0 0
[2,] 0 1 0 0
[3,] 1 0 1 0
[4,] 0 0 0 1
[5,] 0 1 1 0
1当我们想要进行交换的列中只有一个时，它可以工作：
> foo(mat1, c(0,0,1,1))
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 1 1 0 0
[2,] 0 1 0 0
[3,] 1 0 1 0
[4,] 0 0 0 1
[5,] 0 0 1 1
原始答案：假设相关列中的任何值都可以设置为零
这是一个向量化的答案，我们在进行替换时将矩阵视为向量。使用示例数据：
mat1 <- matrix(c(1,1,0,0,0,1,0,0,1,0,1,0,0,0,1,1), byrow = TRUE, nrow = 4)
ivec <- c(0,1,1,0)
## Set a seed to make reproducible
set.seed(2)
## number of rows and columns of our matrix
nr <- nrow(mat1)
nc <- ncol(mat1)
## which of ivec are 1L
cols <- which(ivec == 1L)
## sample length(cols) row indices, with replacement
## so same row can be drawn more than once
rows <- sample(seq_len(nr), length(cols), replace = TRUE)
## Compute the index of each rows cols combination
## if we treated mat1 as a vector
ind <- (nr*(cols-1)) + rows
## ind should be of length length(cols)
## copy for illustration
mat2 <- mat1
## replace the indices we want with 0, note sub-setting as a vector
mat2[ind] <- 0
## bind on ivec
mat2 <- rbind(mat2, ivec)
这给了我们：
> mat2
[,1] [,2] [,3] [,4]
1 0 0 0
0 1 0 0
1 0 0 0
0 0 1 1
ivec 0 1 1 0
如果我不止一次或两次这样做，我会将其包装在一个函数中：
foo <- function(mat, vec) {
nr <- nrow(mat)
nc <- ncol(mat)
cols <- which(vec == 1L)
rows <- sample(seq_len(nr), length(cols), replace = TRUE)
ind <- (nr*(cols-1)) + rows
mat[ind] <- 0
mat <- rbind(mat, vec)
rownames(mat) <- NULL
mat
}
这使：
> foo(mat1, ivec)
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 1 1 0 0
[2,] 0 1 0 0
[3,] 1 0 1 0
[4,] 0 0 0 1
[5,] 0 1 1 0
If you wanted to do this for multiple ivecs, growing mat1 each time, then you probably don't want to do that in a loop as growing objects is slow (it involves copies etc). But you could just modify the definition of ind to include the extra n rows you bind on for the n ivecs.