高效优雅地检查矩阵的哪些行存在于另一个矩阵中

Question

假设我们想检查一个矩阵（或数据框）中的哪些行存在于另一个矩阵中。我找到的所有解决方案，这个肯定基本的操作似乎要么需要一个库（这个{data.table} 4-线性），要么是冗长和模糊的，例如：

(m1 = matrix(1:10, ncol=2))
     [,1] [,2]
[1,]    1    6
[2,]    2    7
[3,]    3    8
[4,]    4    9
[5,]    5   10
(m2 = matrix(c(1,3,4,-1,6,7,9,8), ncol=2))
     [,1] [,2]
[1,]    1    6
[2,]    3    7
[3,]    4    9
[4,]   -1    8

# ugh!
rowSums(outer(m2[,1], m1[,1], "==") & outer(m2[,2], m1[,2], "==")) != 0
[1]  TRUE FALSE  TRUE FALSE

有人知道一种使用基函数的更优雅的方法，其效率与本例相当吗？ 代码无效。

Answer 1

根据此答案，您可以使用match：

> m1 = matrix(1:10, ncol=2)
> m2 = matrix(c(1,3,4,-1,6,7,9,8), ncol=2)
> m<-match(data.frame(t(m1)), data.frame(t(m2)))
> m
[1]  1 NA NA  3 NA

您可以轻松更改match的结果以适合您的首选格式：

> !is.na(m)
[1]  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE
> which(!is.na(m))
[1] 1 4

您可以使用以下任一变体检索行：

> m1[!is.na(m),]
     [,1] [,2]
[1,]    1    6
[2,]    4    9

但是如果你真的想要，而不是索引，只需使用合并（返回一个data.frame）：

> merge(m1, m2)
  V1 V2
1  1  6
2  4  9