Получение NaN вместо значения с помощью цикла for в треугольной матрице в R - PullRequest
Новая
       10

Получение NaN вместо значения с помощью цикла for в треугольной матрице в R

1 голос
/ 01 июля 2019

Я пытаюсь присвоить средние значения из таблицы данных (Ecoli) в треугольную матрицу (Ecoli_matrix) с помощью цикла for. Однако, когда цикл достигает индексов 0,6 и 0,9, я получаю NaN вместо соответствующего значения.

Я пробовал разные варианты цикла for и проверял, чтобы все значения были числовыми. 

Ecoli_matrix <- matrix(0, nrow = 8, ncol = 8)
rownames(Ecoli_matrix) <- seq(0.3,1.0,0.1)
colnames(Ecoli_matrix) <- seq(0.3,1.0,0.1)
Ecoli_matrix[lower.tri(Ecoli_matrix)] <- NA

nums <- as.numeric(seq(0.3,1.0,0.1))
for (i in 1:8) {
  a <- nums[i]
  for (j in 1:8) {
    b <- nums[j]
    if (!is.na(Ecoli_matrix[i,j])) {
      Ecoli_matrix[i,j] <- mean(Ecoli[completeness_1 == a & completeness_2 == b]$ANI) 
    }else{
      next
    }
  }
}

Ecoli_matrix

Ожидаемые результаты: реальные средние значения вместо NaN 


         0.3      0.4      0.5 0.6      0.7      0.8 0.9   1
0.3 98.53066 98.45858 98.98962 NaN 99.25422 99.64324 NaN 100
0.4       NA 98.87488 99.03502 NaN 99.34984 99.74074 NaN 100
0.5       NA       NA 99.31126 NaN 99.57964 99.72836 NaN 100
0.6       NA       NA       NA NaN      NaN      NaN NaN NaN
0.7       NA       NA       NA  NA 99.71534 99.85268 NaN 100
0.8       NA       NA       NA  NA       NA 99.90262 NaN 100
0.9       NA       NA       NA  NA       NA       NA NaN NaN
1         NA       NA       NA  NA       NA       NA  NA 100

Таблица Ecoli: 

 completeness_1 completeness_2      ANI
            0.3            0.3  97.9607
            0.3            0.4  98.8787
            0.3            0.5  99.2944
            0.3            0.6  98.8600
            0.3            0.7  99.1515
            0.3            0.8  99.7849
            0.3            0.9  99.5993
            0.3            1.0 100.0000
            0.3            0.3  98.4126
            0.3            0.4  98.3872
            0.3            0.5  98.5145
            0.3            0.6  99.4992
            0.3            0.7  99.4004
            0.3            0.8  99.6906
            0.3            0.9  99.8292
            0.3            1.0 100.0000
            0.3            0.3  99.1003
            0.3            0.4  98.4184
            0.3            0.5  99.3127
            0.3            0.6  98.8290
            0.3            0.7  99.3498
            0.3            0.8  99.6751
            0.3            0.9  99.8596
            0.3            1.0 100.0000
            0.3            0.3  98.6554
            0.3            0.4  97.9706
            0.3            0.5  98.5052
            0.3            0.6  99.3553
            0.3            0.7  99.2609
            0.3            0.8  99.4636
            0.3            0.9  99.7513
            0.3            1.0 100.0000
            0.3            0.3  98.5243
            0.3            0.4  98.6380
            0.3            0.5  99.3213
            0.3            0.6  99.2216
            0.3            0.7  99.1085
            0.3            0.8  99.6020
            0.3            0.9  99.8939
            0.3            1.0 100.0000
            0.4            0.3  98.9680
            0.4            0.4  99.1399
            0.4            0.5  99.0710
            0.4            0.6  99.1930
            0.4            0.7  99.5270
            0.4            0.8  99.7888
            0.4            0.9  99.8802
            0.4            1.0 100.0000
            0.4            0.3  98.1257
            0.4            0.4  98.4355
            0.4            0.5  98.7498
            0.4            0.6  99.2367
            0.4            0.7  99.2529
            0.4            0.8  99.7091
            0.4            0.9  99.7455
            0.4            1.0 100.0000
            0.4            0.3  98.5192
            0.4            0.4  98.9832
            0.4            0.5  99.1183
            0.4            0.6  99.2549
            0.4            0.7  99.0702
            0.4            0.8  99.7385
            0.4            0.9  99.8020
            0.4            1.0 100.0000
            0.4            0.3  98.8609
            0.4            0.4  99.1154
            0.4            0.5  99.2910
            0.4            0.6  99.5090
            0.4            0.7  99.3003
            0.4            0.8  99.6992
            0.4            0.9  99.7460
            0.4            1.0 100.0000
            0.4            0.3  98.7781
            0.4            0.4  98.7004
            0.4            0.5  98.9450
            0.4            0.6  99.2914
            0.4            0.7  99.5988
            0.4            0.8  99.7681
            0.4            0.9  99.8564
            0.4            1.0 100.0000
            0.5            0.3  99.1444
            0.5            0.4  99.3652
            0.5            0.5  99.6018
            0.5            0.6  99.5122
            0.5            0.7  99.7143
            0.5            0.8  99.6552
            0.5            0.9  99.8233
            0.5            1.0 100.0000
            0.5            0.3  99.1689
            0.5            0.4  99.3622
            0.5            0.5  99.2013
            0.5            0.6  99.4480
            0.5            0.7  99.7191
            0.5            0.8  99.7735
            0.5            0.9  99.8405
            0.5            1.0 100.0000
            0.5            0.3  98.7547
            0.5            0.4  99.0458
            0.5            0.5  99.1784
            0.5            0.6  99.5908
            0.5            0.7  99.3255
            0.5            0.8  99.6829
            0.5            0.9  99.8085
            0.5            1.0 100.0000
            0.5            0.3  98.8526
            0.5            0.4  99.4464
            0.5            0.5  99.1989
            0.5            0.6  99.6929
            0.5            0.7  99.6149
            0.5            0.8  99.8013
            0.5            0.9  99.8748
            0.5            1.0 100.0000
            0.5            0.3  99.0085
            0.5            0.4  98.3852
            0.5            0.5  99.3759
            0.5            0.6  99.2256
            0.5            0.7  99.5244
            0.5            0.8  99.7289
            0.5            0.9  99.9002
            0.5            1.0 100.0000
            0.6            0.3  98.8855
            0.6            0.4  99.1283
            0.6            0.5  99.3423
            0.6            0.6  99.3840
            0.6            0.7  99.6955
            0.6            0.8  99.7013
            0.6            0.9  99.7296
            0.6            1.0 100.0000
            0.6            0.3  99.0861
            0.6            0.4  99.5717
            0.6            0.5  99.4429
            0.6            0.6  99.5169
            0.6            0.7  99.7044
            0.6            0.8  99.9558
            0.6            0.9  99.7909
            0.6            1.0 100.0000
            0.6            0.3  99.3989
            0.6            0.4  99.4521
            0.6            0.5  99.5094
            0.6            0.6  99.6623
            0.6            0.7  99.6799
            0.6            0.8  99.8384
            0.6            0.9  99.9410
            0.6            1.0 100.0000
            0.6            0.3  99.1774
            0.6            0.4  99.2779
            0.6            0.5  99.4602
            0.6            0.6  99.4447
            0.6            0.7  99.5277
            0.6            0.8  99.7600
            0.6            0.9  99.7568
            0.6            1.0 100.0000
            0.6            0.3  99.6414
            0.6            0.4  99.3121
            0.6            0.5  99.6987
            0.6            0.6  99.6514
            0.6            0.7  99.6481
            0.6            0.8  99.9006
            0.6            0.9  99.9636
            0.6            1.0 100.0000
            0.7            0.3  99.4547
            0.7            0.4  99.6649
            0.7            0.5  99.6927
            0.7            0.6  99.5586
            0.7            0.7  99.7189
            0.7            0.8  99.9507
            0.7            0.9  99.8915
            0.7            1.0 100.0000
            0.7            0.3  99.7365
            0.7            0.4  99.5755
            0.7            0.5  99.4170
            0.7            0.6  99.6824
            0.7            0.7  99.6474
            0.7            0.8  99.8268
            0.7            0.9  99.9137
            0.7            1.0 100.0000
            0.7            0.3  99.6652
            0.7            0.4  99.6749
            0.7            0.5  99.6315
            0.7            0.6  99.6506
            0.7            0.7  99.7673
            0.7            0.8  99.7651
            0.7            0.9  99.8527
            0.7            1.0 100.0000
            0.7            0.3  99.2376
            0.7            0.4  99.5145
            0.7            0.5  99.5446
            0.7            0.6  99.5321
            0.7            0.7  99.6898
            0.7            0.8  99.7904
            0.7            0.9  99.8675
            0.7            1.0 100.0000
            0.7            0.3  99.3614
            0.7            0.4  99.4177
            0.7            0.5  99.5746
            0.7            0.6  99.6963
            0.7            0.7  99.7533
            0.7            0.8  99.9304
            0.7            0.9  99.8797
            0.7            1.0 100.0000
            0.8            0.3  99.7806
            0.8            0.4  99.7076
            0.8            0.5  99.7752
            0.8            0.6  99.6750
            0.8            0.7  99.8162
            0.8            0.8  99.8961
            0.8            0.9  99.9088
            0.8            1.0 100.0000
            0.8            0.3  99.8302
            0.8            0.4  99.6818
            0.8            0.5  99.7987
            0.8            0.6  99.7489
            0.8            0.7  99.8682
            0.8            0.8  99.8810
            0.8            0.9  99.8724
            0.8            1.0 100.0000
            0.8            0.3  99.4582
            0.8            0.4  99.6642
            0.8            0.5  99.7310
            0.8            0.6  99.7085
            0.8            0.7  99.8668
            0.8            0.8  99.8890
            0.8            0.9  99.9545
            0.8            1.0 100.0000
            0.8            0.3  99.4662
            0.8            0.4  99.5455
            0.8            0.5  99.7426
            0.8            0.6  99.8504
            0.8            0.7  99.7353
            0.8            0.8  99.9202
            0.8            0.9  99.9057
            0.8            1.0 100.0000
            0.8            0.3  99.7896
            0.8            0.4  99.7198
            0.8            0.5  99.9195
            0.8            0.6  99.7826
            0.8            0.7  99.8543
            0.8            0.8  99.9268
            0.8            0.9  99.9266
            0.8            1.0 100.0000
            0.9            0.3  99.9185
            0.9            0.4  99.8778
            0.9            0.5 100.0000
            0.9            0.6  99.9429
            0.9            0.7  99.8414
            0.9            0.8  99.9964
            0.9            0.9 100.0000
            0.9            1.0 100.0000
            0.9            0.3  99.8731
            0.9            0.4  99.7531
            0.9            0.5  99.8569
            0.9            0.6  99.8611
            0.9            0.7  99.9492
            0.9            0.8  99.9215
            0.9            0.9  99.9877
            0.9            1.0 100.0000
            0.9            0.3  99.9271
            0.9            0.4  99.8416
            0.9            0.5  99.7653
            0.9            0.6  99.8329
            0.9            0.7  99.9639
            0.9            0.8 100.0000
            0.9            0.9  99.9718
            0.9            1.0 100.0000
            0.9            0.3  99.9071
            0.9            0.4  99.9764
            0.9            0.5  99.9424
            0.9            0.6  99.9093
            0.9            0.7 100.0000
            0.9            0.8  99.9932
            0.9            0.9  99.9669
            0.9            1.0 100.0000
            0.9            0.3  99.7999
            0.9            0.4  99.8924
            0.9            0.5  99.8942
            0.9            0.6  99.9287
            0.9            0.7  99.9513
            0.9            0.8  99.9862
            0.9            0.9 100.0000
            0.9            1.0 100.0000
            1.0            0.3 100.0000
            1.0            0.4 100.0000
            1.0            0.5 100.0000
            1.0            0.6 100.0000
            1.0            0.7 100.0000
            1.0            0.8 100.0000
            1.0            0.9 100.0000
            1.0            1.0 100.0000
            1.0            0.3 100.0000
            1.0            0.4 100.0000
            1.0            0.5 100.0000
            1.0            0.6 100.0000
            1.0            0.7 100.0000
            1.0            0.8 100.0000
            1.0            0.9 100.0000
            1.0            1.0 100.0000
            1.0            0.3 100.0000
            1.0            0.4 100.0000
            1.0            0.5 100.0000
            1.0            0.6 100.0000
            1.0            0.7 100.0000
            1.0            0.8 100.0000
            1.0            0.9 100.0000
            1.0            1.0 100.0000
            1.0            0.3 100.0000
            1.0            0.4 100.0000
            1.0            0.5 100.0000
            1.0            0.6 100.0000
            1.0            0.7 100.0000
            1.0            0.8 100.0000
            1.0            0.9 100.0000
            1.0            1.0 100.0000
            1.0            0.3 100.0000
            1.0            0.4 100.0000
            1.0            0.5 100.0000
            1.0            0.6 100.0000
            1.0            0.7 100.0000
            1.0            0.8 100.0000
            1.0            0.9 100.0000
            1.0            1.0 100.0000

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 01 июля 2019

Возможным источником ошибки может быть то, что при сравнении двух двойных чисел с == совпадений нет.См .: Числовая сложность сравнения в R .Чтобы избежать этой проблемы, приведите двойные столбцы и вектор nums к символьному типу.

Поскольку вы используете data.table, вы можете попробовать подход, более похожий на data.table: 

cols = c("completeness_1", "completeness_2")
Ecoli[, (cols) := lapply(.SD, as.character), .SDcols = cols]
Ecoli_means <- Ecoli[, .(ANI_mean = mean(ANI)), by = cols]

И тогда вы можете преобразовать результат Ecoli_means в треугольную матрицу, если необходимо.

0 голосов
/ 01 июля 2019

Эта ошибка имеет отношение к тому, как плавающие объекты сохраняются в R. Короче говоря: когда вы создаете последовательность, вы не получаете плоские значения.Вы можете проверить это с помощью options(digits=20), а затем проверить вывод nums.Используя оператор равенства ==, эти значения не равны 18-му.или 19-го.десятичная позиция.Обходной путь - округление последовательного nums. 

for(i in 1:8){
  for (j in 1:8){
    if(!is.na(Ecoli_matrix[i,j])){
      Ecoli_matrix[i,j]<-mean(Ecoli[Ecoli$completeness_1 == round(nums[i],2) & Ecoli$completeness_2 == round(nums[j],2),]$ANI)
    }
  }
}

Этот является ссылкой на связанную проблему, которая объясняет ее подробно.

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.

Нет похожих вопросов

...