R:将负值替换为零
我们希望将数组零中的所有值设置为负数。 我尝试了很多东西,但还没有实现可行的解决方案。 我想过一个for循环的条件,但是这似乎不起作用。R:将负值替换为零
#pred_precipitation is our array
pred_precipitation <-rnorm(25,2,4)
for (i in nrow(pred_precipitation))
{
if (pred_precipitation[i]<0) {pred_precipitation[i] = 0}
else{pred_precipitation[i] = pred_precipitation[i]}
}
感谢您的提示!
感谢您的可重复的例子。这是非常基本的R的东西。您可以分配到(注意数组有尺寸的,什么你给是一个向量不是数组)向量的选择的元素:
> pred_precipitation[pred_precipitation<0] <- 0
> pred_precipitation
[1] 1.2091281 0.0000000 7.7665555 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.5151504 0.0000000 1.8281251
[10] 0.5098688 2.8370263 0.4895606 1.5152191 4.1740177 7.1527742 2.8992215 4.5322934 6.7180530
[19] 0.0000000 1.1914052 3.6152333 0.0000000 0.3778717 0.0000000 1.4940469
基准战争!
@James找到了更快的方法,并将其留在评论中。我赞成他,如果只是因为我知道他的胜利将是短命的。
首先,我尝试编译,但似乎并没有帮助任何人:
p <- rnorm(10000)
gsk3 <- function(x) { x[x<0] <- 0; x }
jmsigner <- function(x) ifelse(x<0, 0, x)
joshua <- function(x) pmin(x,0)
james <- function(x) (abs(x)+x)/2
library(compiler)
gsk3.c <- cmpfun(gsk3)
jmsigner.c <- cmpfun(jmsigner)
joshua.c <- cmpfun(joshua)
james.c <- cmpfun(james)
microbenchmark(joshua(p),joshua.c(p),gsk3(p),gsk3.c(p),jmsigner(p),james(p),jmsigner.c(p),james.c(p))
expr min lq median uq max
1 gsk3.c(p) 251.782 255.0515 266.8685 269.5205 457.998
2 gsk3(p) 256.262 261.6105 270.7340 281.3560 2940.486
3 james.c(p) 38.418 41.3770 43.3020 45.6160 132.342
4 james(p) 38.934 42.1965 43.5700 47.2085 4524.303
5 jmsigner.c(p) 2047.739 2145.9915 2198.6170 2291.8475 4879.418
6 jmsigner(p) 2047.502 2169.9555 2258.6225 2405.0730 5064.334
7 joshua.c(p) 237.008 244.3570 251.7375 265.2545 376.684
8 joshua(p) 237.545 244.8635 255.1690 271.9910 430.566
别急!德克写了这个Rcpp的东西。一个完整的C++能力不足可以阅读他的JSS论文,调整他的例子,并且写出他们最快的功能?敬请期待,亲爱的听众。
library(inline)
cpp_if_src <- '
Rcpp::NumericVector xa(a);
int n_xa = xa.size();
for(int i=0; i < n_xa; i++) {
if(xa[i]<0) xa[i] = 0;
}
return xa;
'
cpp_if <- cxxfunction(signature(a="numeric"), cpp_if_src, plugin="Rcpp")
microbenchmark(joshua(p),joshua.c(p),gsk3(p),gsk3.c(p),jmsigner(p),james(p),jmsigner.c(p),james.c(p), cpp_if(p))
expr min lq median uq max
1 cpp_if(p) 8.233 10.4865 11.6000 12.4090 69.512
2 gsk3(p) 170.572 172.7975 175.0515 182.4035 2515.870
3 james(p) 37.074 39.6955 40.5720 42.1965 2396.758
4 jmsigner(p) 1110.313 1118.9445 1133.4725 1164.2305 65942.680
5 joshua(p) 237.135 240.1655 243.3990 250.3660 2597.429
这是肯定的,队长。
即使您未分配,也会修改输入p
。如果你想避免这种行为,你必须克隆:
cpp_ifclone_src <- '
Rcpp::NumericVector xa(Rcpp::clone(a));
int n_xa = xa.size();
for(int i=0; i < n_xa; i++) {
if(xa[i]<0) xa[i] = 0;
}
return xa;
'
cpp_ifclone <- cxxfunction(signature(a="numeric"), cpp_ifclone_src, plugin="Rcpp")
这不幸的是杀死了速度优势。
另外,您还可以使用ifelse
:
ifelse(pred_precipitation < 0, 0, pred_precipitation)
我会用pmax
因为ifelse
可以在时间和集替换有点慢创建一个额外的载体(可以是大型数据集的问题) 。
set.seed(21)
pred_precipitation <- rnorm(25,2,4)
p <- pmax(pred_precipitation,0)
子集替换是远虽然最快:
library(rbenchmark)
gsk3 <- function(x) { x[x<0] <- 0; x }
jmsigner <- function(x) ifelse(x<0, 0, x)
joshua <- function(x) pmin(x,0)
benchmark(joshua(p), gsk3(p), jmsigner(p), replications=10000, order="relative")
test replications elapsed relative user.self sys.self
2 gsk3(p) 10000 0.215 1.000000 0.216 0.000
1 joshua(p) 10000 0.444 2.065116 0.416 0.016
3 jmsigner(p) 10000 0.656 3.051163 0.652 0.000
+1。添加了一个时间图(使用'taRifx'包中的'autoplot.microbenchmark') –
@ gsk3:哇,你做了什么使我的解决方案变得更糟? :P –
Kvit你的垂涎欲滴或面对我的人talonz。尽管如此,我再次运行它,似乎是rbenchmark结果和'microbenchmark'结果之间的一致性差异,至少在我的系统上是这样。 〜2x与〜3x时间差异。 –
阿里和@DirkEddelbuettel:它是否真的修改'p'不分配?这似乎并没有当我尝试它。 – Aaron
@Aaron请参阅Dirk的解释:http://*.com/questions/11300048/rcpp-pass-by-reference-vs-by-value –