Discussion :

[Aguire_]

Bonjour à tous.

A partir d'une matrice contenant des valeurs numérique entre 1 et 100 au maximum .

1 - je trouve la valeur maximum contenue dans cette premier matrice, qui me sert pour generer le nombre de colonne de la matrice index.

2 - je fait de meme pour les lignes.

3 - comment puis je remplir ensuite la matrice index / ligne par ligne , avec pour resultat 1 en colonne pour chaque element par ligne de la matrice valeurs ?

si la matrice valeur en premier ligne contient [1,1] = 10 // matrice index[ligne1:10] = 1

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
#
# Matrice vers Matrice binaire
#
 
# 1 - Exemple Matrice de BASE
(mat1 <- matrix(sample(1:100, 100, rep = FALSE), 10, 5))
 
 
 
# 2 - Matrice Binaire Creation
 
(ligne <- nrow(mat1));(colo <- max(mat1))
 
indice <-  matrix(0,ligne,colo)
 
#View(indice)

le Resultat ressemblerait a cela :




Merci à vous et bon samedi

[mgdondon]

Bonjour,

Une proposition :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
set.seed(12345)
RNGkind(sample.kind = "Rejection") # cf. https://community.rstudio.com/t/getting-different-results-with-set-seed/31624
mat1 <- matrix(sample(1:20, 16, rep = FALSE), 4, 4)
mat1
#>      [,1] [,2] [,3] [,4]
#> [1,]   14   18   17   15
#> [2,]   19    8   13   10
#> [3,]   16    2    7   12
#> [4,]   11    6    1    9
df1 <- as.data.frame(mat1)
names(df1) <- c("C1","C2","C3","C4")
df1$num <- 1:nrow(df1)
df1 <- reshape2::melt(df1,
                      id.vars=c("num"),
                      mesure.vars=c("C1":"C4"),
                      variable.name="var",
                      value.name="value")
df1
#>    num var value
#> 1    1  C1    14
#> 2    2  C1    19
#> 3    3  C1    16
#> 4    4  C1    11
#> 5    1  C2    18
#> 6    2  C2     8
#> 7    3  C2     2
#> 8    4  C2     6
#> 9    1  C3    17
#> 10   2  C3    13
#> 11   3  C3     7
#> 12   4  C3     1
#> 13   1  C4    15
#> 14   2  C4    10
#> 15   3  C4    12
#> 16   4  C4     9
df1$value <- ifelse(df1$value < 10, paste0("0",df1$value), df1$value)
df1$value <- paste0("V",df1$value)
mat1
#>      [,1] [,2] [,3] [,4]
#> [1,]   14   18   17   15
#> [2,]   19    8   13   10
#> [3,]   16    2    7   12
#> [4,]   11    6    1    9
reshape2::acast(df1, num ~ value, length, value.var="value")
#>   V01 V02 V06 V07 V08 V09 V10 V11 V12 V13 V14 V15 V16 V17 V18 V19
#> 1   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   1   1   0   1   1   0
#> 2   0   0   0   0   1   0   1   0   0   1   0   0   0   0   0   1
#> 3   0   1   0   1   0   0   0   0   1   0   0   0   1   0   0   0
#> 4   1   0   1   0   0   1   0   1   0   0   0   0   0   0   0   0
 
# Created on 2020-08-08 by the [reprex package](https://reprex.tidyverse.org) (v0.3.0)

Cordialement,

[Aguire_]

mgdondon

Merci pour cette solution , judicieuse utilisation des librairies reshape & reshape2.

Je vais étudier de tres pres leur fonctionnalités.

[mgdondon]

Bonjour,

Merci pour votre retour. En fait le package reshape2 remplace le package reshape et contient aussi la fonction melt(). Je corrige mon premier message en conséquence.

reshape2: Flexibly Reshape Data: A Reboot of the Reshape Package

Flexibly restructure and aggregate data using just two functions: melt and 'dcast' (or 'acast').

Cordialement,