R 根据向量元素及其位置提取矩阵值，返回一个向量

prob.matx <- structure(c(0.182, 0.212, 0.364, 0.242, 0.242, 0.152, 0.394, 
                         0.212, 0.364, 0.091, 0.273, 0.273, 0.333, 0.242, 0.364, 0.061, 
                         0.273, 0.333, 0.212, 0.182, 0.303, 0.333, 0.182, 0.182), 
                       dim = c(4L, 6L), 
                       dimnames = list(c("A", "C", "G", "T"), 
                                       c("V1", "V2", "V3", "V4", "V5", "V6")))

     V1    V2    V3    V4    V5    V6
A 0.182 0.242 0.364 0.333 0.273 0.303
C 0.212 0.152 0.091 0.242 0.333 0.333
G 0.364 0.394 0.273 0.364 0.212 0.182
T 0.242 0.212 0.273 0.061 0.182 0.182

DNA <- c("A", "C", "C", "C", "C", "A")

c(prob.matx[DNA[1], 1], prob.matx[DNA[2], 2], prob.matx[DNA[3], 3], 
  prob.matx[DNA[4], 4], prob.matx[DNA[5], 5], prob.matx[DNA[6], 6])

[1] 0.182 0.152 0.091 0.242 0.333 0.303

prob.matx <- matrix(rnorm(26 * 1000), 26, 10000, dimnames = list(LETTERS, paste0("V", 1:10000)))
DNA <- sample(LETTERS, 100000, replace = TRUE)

bench::mark(
  "Darren" = prob.matx[cbind(DNA, colnames(prob.matx))],
  "TIC" = prob.matx[cbind(match(DNA, row.names(prob.matx)), 1:ncol(prob.matx))]
)

# A tibble: 2 × 13
  expression      min  median itr/s…¹ mem_a…² gc/se…³ n_itr  n_gc total…⁴ result
  <bch:expr> <bch:tm> <bch:t>   <dbl> <bch:b>   <dbl> <int> <dbl> <bch:t> <list>
1 Darren       4.14ms  4.57ms    207.  6.69MB    19.3    86     8   415ms <dbl>
2 TIC           1.5ms     2ms    502.  3.09MB    18.9   213     8   424ms <dbl>

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