R:对矢量执行计算

我想我对R有一个非常基本的问题,但我很难找到一个例子.说我有一个数字向量

practice<-c(1,2,10,15,17,1,2,4)

我想计算数字之间的变化.矢量的长度固定为36个观测值.我想要计算的例子是((2/1)-1),((10/2-1),....我正在考虑构建一个for循环,我引用该位置并有一个与之关联的计数器它.

1> Alex A...：

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使用R的一个好处是它的向量化,这意味着它可以一次轻松地对整个向量执行操作,而不必遍历每个元素.

正如David Arenburg在评论中提到的那样(感谢BondedDust和Dominic Comtois的更新),您可以在这种情况下执行此操作:

practice[-1] / head(practice, -1) - 1

这是做什么的？

practice[-1] 引用除第一个元素之外的整个向量.

> practice[-1]
[1] 2 10 15 17 1 2 4

同样,head(practice, -1)引用除最后一个元素之外的整个向量.

> head(practice, -1)
[1] 1 2 10 15 17 1 2

如果我们除以这些,我们得到一个向量,由原始向量中的每个元素除以它之前的元素.我们可以直接划分这些向量,因为除法是向量化操作.

> practice[-1] / head(practice, -1)
[1] 2.0000 5.0000 1.5000 1.1333 0.0588 2.0000 2.0000
> #    ^      ^      ^      ^      ^      ^      ^
> #   2/1   10/2   15/10  17/15   1/17   2/1    4/2

正如您在示例中所示,我们最后可以减去1.

> practice[-1] / head(practice, -1) - 1
[1] 1.0000 4.0000 0.5000 0.1333 -0.9412 1.0000 1.0000

这适用于向量中的每个元素,因为加法也是R中的向量化运算.

不需要循环!

等效的循环代码是这样的:

x <- NULL
for (i in 1:(length(practice) - 1)) {
    x[i] <- practice[i + 1] / practice[i] - 1
}
x
[1] 1.0000 4.0000 0.5000 0.1333 -0.9412 1.0000 1.0000

虽然这也可以让你得到你想要的东西,但显然要长得多.实际上,在许多情况下,等效的循环代码也明显变慢,因为循环在每次迭代时都会带来很多额外的包袱.因此,除了简化代码之外,矢量化通常也会帮助加快速度.

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`tail(practice,-1)`比`practice [-length(practice)]`更紧凑和富有表现力

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实际上`tail(练习,-1)`**等于**`练习[-1]`.我认为你的意思是"头(练习,-1)"