我必须在r中把一个向量分成n个相等大小的块,我找不到任何基函数来做这个。谷歌也没帮上什么忙。这是我目前想到的;
x <- 1:10
n <- 3
chunk <- function(x,n) split(x, factor(sort(rank(x)%%n)))
chunk(x,n)
$`0`
[1] 1 2 3
$`1`
[1] 4 5 6 7
$`2`
[1] 8 9 10
我必须在r中把一个向量分成n个相等大小的块,我找不到任何基函数来做这个。谷歌也没帮上什么忙。这是我目前想到的;
x <- 1:10
n <- 3
chunk <- function(x,n) split(x, factor(sort(rank(x)%%n)))
chunk(x,n)
$`0`
[1] 1 2 3
$`1`
[1] 4 5 6 7
$`2`
[1] 8 9 10
当前回答
分割(x,矩阵(1:n, n,长度(x))(1:长度(x)))
也许这更清楚,但同样的想法: 分割(x,代表(1:n,天花板(长度(x) / n)、长度。Out = length(x))
如果你想对它排序,就对它进行排序
其他回答
这将以不同的方式划分它,但我认为这仍然是一个相当不错的列表结构:
chunk.2 <- function(x, n, force.number.of.groups = TRUE, len = length(x), groups = trunc(len/n), overflow = len%%n) {
if(force.number.of.groups) {
f1 <- as.character(sort(rep(1:n, groups)))
f <- as.character(c(f1, rep(n, overflow)))
} else {
f1 <- as.character(sort(rep(1:groups, n)))
f <- as.character(c(f1, rep("overflow", overflow)))
}
g <- split(x, f)
if(force.number.of.groups) {
g.names <- names(g)
g.names.ordered <- as.character(sort(as.numeric(g.names)))
} else {
g.names <- names(g[-length(g)])
g.names.ordered <- as.character(sort(as.numeric(g.names)))
g.names.ordered <- c(g.names.ordered, "overflow")
}
return(g[g.names.ordered])
}
这将给你以下,取决于你想要它的格式:
> x <- 1:10; n <- 3
> chunk.2(x, n, force.number.of.groups = FALSE)
$`1`
[1] 1 2 3
$`2`
[1] 4 5 6
$`3`
[1] 7 8 9
$overflow
[1] 10
> chunk.2(x, n, force.number.of.groups = TRUE)
$`1`
[1] 1 2 3
$`2`
[1] 4 5 6
$`3`
[1] 7 8 9 10
使用这些设置运行几个计时:
set.seed(42)
x <- rnorm(1:1e7)
n <- 3
然后我们得到以下结果:
> system.time(chunk(x, n)) # your function
user system elapsed
29.500 0.620 30.125
> system.time(chunk.2(x, n, force.number.of.groups = TRUE))
user system elapsed
5.360 0.300 5.663
注意:将as.factor()更改为as.character()使我的函数速度提高了两倍。
分割(x,矩阵(1:n, n,长度(x))(1:长度(x)))
也许这更清楚,但同样的想法: 分割(x,代表(1:n,天花板(长度(x) / n)、长度。Out = length(x))
如果你想对它排序,就对它进行排序
将d分成大小为20的块的一行代码:
split(d, ceiling(seq_along(d)/20))
更多细节:我认为你只需要seq_along(), split()和ceiling():
> d <- rpois(73,5)
> d
[1] 3 1 11 4 1 2 3 2 4 10 10 2 7 4 6 6 2 1 1 2 3 8 3 10 7 4
[27] 3 4 4 1 1 7 2 4 6 0 5 7 4 6 8 4 7 12 4 6 8 4 2 7 6 5
[53] 4 5 4 5 5 8 7 7 7 6 2 4 3 3 8 11 6 6 1 8 4
> max <- 20
> x <- seq_along(d)
> d1 <- split(d, ceiling(x/max))
> d1
$`1`
[1] 3 1 11 4 1 2 3 2 4 10 10 2 7 4 6 6 2 1 1 2
$`2`
[1] 3 8 3 10 7 4 3 4 4 1 1 7 2 4 6 0 5 7 4 6
$`3`
[1] 8 4 7 12 4 6 8 4 2 7 6 5 4 5 4 5 5 8 7 7
$`4`
[1] 7 6 2 4 3 3 8 11 6 6 1 8 4
我想出了这个解决方案:
require(magrittr)
create.chunks <- function(x, elements.per.chunk){
# plain R version
# split(x, rep(seq_along(x), each = elements.per.chunk)[seq_along(x)])
# magrittr version - because that's what people use now
x %>% seq_along %>% rep(., each = elements.per.chunk) %>% extract(seq_along(x)) %>% split(x, .)
}
create.chunks(letters[1:10], 3)
$`1`
[1] "a" "b" "c"
$`2`
[1] "d" "e" "f"
$`3`
[1] "g" "h" "i"
$`4`
[1] "j"
关键是要使用seq(each = chunk.size)参数,以便使其工作。在前面的解决方案中,使用seq_along的作用类似于rank(x),但实际上能够使用重复的条目产生正确的结果。
如果你不喜欢split()并且你不介意NAs填充你的短尾巴:
chunk <- function(x, n) { if((length(x)%%n)==0) {return(matrix(x, nrow=n))} else {return(matrix(append(x, rep(NA, n-(length(x)%%n))), nrow=n))} }
返回矩阵([,1:ncol])的列是您正在寻找的机器人。