Соответствие информации из корреляционной матрицы в соответствии с их отсечкой по p-значению

Вы могли бы попробовать

indx <- which(Rvalue==1 & Pvalue < 0.05 & !is.na(Pvalue), arr.ind=TRUE)
d1 <- data.frame(rN=row.names(Rvalue)[indx[,1]], 
               cN=colnames(Rvalue)[indx[,2]], Pval=signif(Pvalue[indx],
                                                                digits=4))

head(d1,2)
#     rN    cN Pval
#1 41700 41699    0
#2 41701 41699    0

Обновлять

Не уверен, почему вы получаете результат same при изменении cutoff. Возможно, что P values будет слишком маленьким, чтобы быть TRUE в cutoffs, который вы пробовали. Вот пример, показывающий, что он действительно возвращает разные значения. Предположим, я создаю функцию из приведенного выше кода,

 f1 <- function(Rmat, Pmat, cutoff){
   indx <- which(Rmat==1 & Pmat < cutoff & !is.na(Pmat), arr.ind=TRUE)
    d1 <- data.frame(rN=row.names(Rmat)[indx[,1]], 
              cN=colnames(Rmat)[indx[,2]], Pval=signif(Pmat[indx],
                                                            digits=4))
 d1}

 f1(R1, P1, 0.05)
 #  rN cN  Pval
 #1  B  A 0.021
 #2  C  A 0.018
 #3  D  A 0.001
 #4  A  B 0.021
 #5  A  C 0.018
 #6  E  C 0.034
 #7  A  D 0.001
 #8  C  E 0.034

 f1(R1, P1, 0.01)
 #  rN cN  Pval
 #1  D  A 0.001
 #2  A  D 0.001

 f1(R1, P1, 0.001)
 #[1] rN   cN   Pval
 #<0 rows> (or 0-length row.names)

данные

set.seed(24)
R1 <- matrix(sample(c(0,1), 5*5, replace=TRUE), 5,5, 
            dimnames=list(LETTERS[1:5], LETTERS[1:5]))
R1[lower.tri(R1)] <- 0
R1 <- R1+t(R1)
diag(R1) <- 1


set.seed(49)
P1 <- matrix(sample(seq(0,0.07, by=0.001), 5*5, replace=TRUE), 5, 5,
       dimnames=list(LETTERS[1:5], LETTERS[1:5]))

P1[lower.tri(P1)] <- 0
P1 <- P1+t(P1)
diag(P1) <- NA

Поскольку ваша матрица имеет большое количество столбцов и строк, было бы неплохо избежать одновременного выполнения цикла for. Вместо этого вы можете использовать функцию mapply, которая более удобна.

mapply(FUN = NULL , ...)

вместо FUN используйте следующую функцию:

myf= function(x){ x "les then threshold"}

Вы можете использовать mapply(FUN = myf , "Your Matrix") дважды, чтобы проверить, совпадают ли элементы двух матриц корреляции и pvalue с порогом. Сохраните результаты в двух логических матрицах, P1 и P2. Затем умножьте P1 и P2 (прямое умножение).

myf1 = функция (x) {x ‹0,05} myf2 = функция (x) {x> 0,7}

P1 = mapply(FUN = myf1 , matP)

P2 = mapply(FUN = myf2 , matR)

P = P1 * P2

Элементы в P, помеченные как «True», являются желаемыми узлами. Будет работать нормально!

И вот результат для вашего smaple:

P1 = mapply(FUN = myf1 , Pvalue)
P2 = mapply(FUN = myf2 , Rvalue)
P = P1 * P2

NA 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 NA 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 NA 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 NA 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 NA 1 0 1 0 0 1 0 1 1 1 NA 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 NA 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 NA 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 NA 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 NA