与逻辑语句匹配的 Rcpp 矩阵的子集

在 R 中，如果我们有一个数据矩阵，比如一个 100 x 10 矩阵 X，以及一个具有可能值 (0, 1, 2, 3) 的 100 元素向量 t，我们可以使用简单的方法轻松找到 X 的子矩阵 y句法：

y = X[t == 1, ]

但是，问题是，我如何使用 Rcpp 的 NumericMatrix 做到这一点？
（或者，更一般地说，我如何在 C++ 的任何容器中做到这一点？）

多亏了德克的提示，看来

NumericMatrix X(dataX);
IntegerVector T(dataT);
mat Xmat(X.begin(), X.nrow(), X.ncol(), false);
vec tIdx(T.begin(), T.size(), false); 
mat y = X.rows(find(tIdx == 1));

可以做我想做的事，但这似乎太长了。

我很想把它看作糖。不幸的是，我没有资格实施它。这里仍然有一些我使用过的不同解决方案。

首先，我必须对Gong-Yi Liao 代码进行一些修改才能使其正常工作（colvec代替vec for tIdx and Xmat.rows(...代替X.rows(...:

mat Xmat(X.begin(), X.nrow(), X.ncol(), false);
colvec tIdx(T.begin(), T.size(), false); 
mat y = Xmat.rows(find(tIdx == 1));

其次，这里有三个函数，其所有子集矩阵都基于逻辑语句。这些函数采用 arma 或 rcpp 参数并返回值。其中两个基于 Gong-Yi Liao 的解决方案，一个是基于简单循环的解决方案。

n(行)=100, p(T==1)=0.3

                expr   min     lq median     uq    max
1  submat_arma(X, T) 5.009 5.3955 5.8250 6.2250 28.320
2 submat_arma2(X, T) 4.859 5.2995 5.6895 6.1685 45.122
3  submat_rcpp(X, T) 5.831 6.3690 6.7465 7.3825 20.876
4        X[T == 1, ] 3.411 3.9380 4.1475 4.5345 27.981

n(行)=10000, p(T==1)=0.3

                expr     min       lq   median       uq      max
1  submat_arma(X, T) 107.070 113.4000 125.5455 141.3700 1468.539
2 submat_arma2(X, T)  76.179  80.4295  88.2890 100.7525 1153.810
3  submat_rcpp(X, T) 244.242 247.3120 276.6385 309.2710 1934.126
4        X[T == 1, ] 229.884 236.1445 263.5240 289.2370 1876.980

子mat.cpp

#include <RcppArmadillo.h>
// [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]]

using namespace Rcpp;
using namespace arma;

// arma in; arma out
// [[Rcpp::export]]
mat submat_arma(arma::mat X, arma::colvec T) {
    mat y = X.rows(find(T == 1));
    return y;
}

// rcpp in; arma out
// [[Rcpp::export]]
mat submat_arma2(NumericMatrix X, NumericVector T) {
    mat Xmat(X.begin(), X.nrow(), X.ncol(), false);
    colvec tIdx(T.begin(), T.size(), false); 
    mat y = Xmat.rows(find(tIdx == 1));
    return y;
}

// rcpp in; rcpp out
// [[Rcpp::export]]
NumericMatrix submat_rcpp(NumericMatrix X, LogicalVector condition) { 
    int n=X.nrow(), k=X.ncol();
    NumericMatrix out(sum(condition),k);
    for (int i = 0, j = 0; i < n; i++) {
        if(condition[i]) {
            out(j,_) = X(i,_);
            j = j+1;
        }
    }
    return(out);
}


/*** R
library("microbenchmark")

# simulate data
n=100
p=0.3
T=rbinom(n,1,p)
X=as.matrix(cbind(rnorm(n),rnorm(n)))

# compare output
identical(X[T==1,],submat_arma(X,T))
identical(X[T==1,],submat_arma2(X,T))
identical(X[T==1,],submat_rcpp(X,T))

# benchmark
microbenchmark(X[T==1,],submat_arma(X,T),submat_arma2(X,T),submat_rcpp(X,T),times=500)

# increase n
n=10000
p=0.3
T=rbinom(n,1,p)
X=as.matrix(cbind(rnorm(n),rnorm(n)))
# benchmark
microbenchmark(X[T==1,],submat_arma(X,T),submat_arma2(X,T),submat_rcpp(X,T),times=500)

*/