RcppにR - store distance行列を格納

Question

Rcppに距離行列を格納する方法がわかりません。

私たちは、私がrcppでそうするかどうかはわからないですので（私はsumを二乗していない私はn*n個人の距離行列で、以下の機能を保存することを想像してみましょう。これで

distxy = function(x,y) sum (x - y) 

たとえば私は、この

ような行列をループ機能を希望 Rで3人

 [,1] [,2] [,3] [,4] 
[1,] 24 24 22 20 
[2,] 21 24 30 20 
[3,] 44 34 41 13 

を比較対毎のしたいです

 [,1] [,2] [,3] 
[1,] 0 -5 -42 
[2,] 5 0 -37 
[3,] 42 37 0 

私は私がこれまでに達成どのようなトラブル rcpp

で同じことをやって過ごしてい

が

// [[Rcpp::export]] 
NumericVector FunCpp(NumericMatrix x) { 
    int nrow = x.nrow(); 
    NumericMatrix out(nrow); 

    for (int i = 0; i < nrow; i++) { 
    for (int j = 0; j < nrow; j++) { 
     out[i,j] = sum(x(i,_) - x(j,_)) ; 
    } 
    } 
    return out; 
} 

である（ここでは重要でないで、私は結果を二乗することができますが、この）

mat = matrix(0, nrow(d), nrow(d)) 

    len = nrow(d) 
    mat = matrix(0, len, len) 

    for(j in 1:len){ 
    for(i in 1:len){ 
     mat[j,i] = distxy(d[j,], d[i,]) 
    } 
    } 

と取得

しかし、距離行列が正しくありません。何か案が ？

d = rbind(c(24, 24, 22, 20), 
     c(21, 24, 30, 20), 
     c(44, 34, 41, 13)) 

Answer 1

あなたRcppコードの構文ミスのカップルがあります。代わりに、2次元（out[i,j]） によってインデックスにoperator[]を使用してNumericMatrix

のNumericVectorを返す

• は、

  クリーンアップされたバージョン：

  あなたがdistxyの内部std::powを使用することができ、あなたのRの機能に対する

  #include <Rcpp.h> 
  
  inline double distxy(Rcpp::NumericVector x, Rcpp::NumericVector y) { 
      return Rcpp::sum(x - y); 
  } 
  
  // [[Rcpp::export]] 
  Rcpp::NumericMatrix FunCpp(Rcpp::NumericMatrix x) { 
      int nrow = x.nrow(); 
      Rcpp::NumericMatrix out(nrow); 
  
      for (int i = 0; i < nrow; i++) { 
       for (int j = 0; j < nrow; j++) { 
        out(j, i) = distxy(x.row(j), x.row(i)); 
       } 
      } 
  
      return out; 
  } 
  

  ---

  テストを、

  m <- matrix(
      c(24, 24, 22, 20, 
       21, 24, 30, 20, 
       44, 34, 41, 13), 
      nrow = 3, byrow = TRUE 
  ) 
  
  all.equal(FunR(m), FunCpp(m)) 
  #[1] TRUE 
  

  乗用として

  ---

  、

  return std::pow(Rcpp::sum(x - y), 2); 
  

  またはあなたの内側の内側のFunCpp

  ループ：

  out(j, i) = std::pow(distxy(x.row(j), x.row(i)), 2); 
  

  ---

  distxy <- function(x,y) sum(x - y) 
  
  FunR <- function(d) { 
      len <- nrow(d) 
      mat <- matrix(0, len, len) 
  
      for(j in 1:len){ 
       for(i in 1:len){ 
        mat[j,i] <- distxy(d[j,], d[i,]) 
       } 
      } 
      mat 
  }