Ответ 1
EDIT: Основная очистка во всех проходах.
Вы можете посмотреть cut
. По умолчанию cut
делает левые открытые и правые закрытые интервалы и может быть изменен с использованием соответствующего аргумента (right
). Чтобы использовать ваш пример:
x <- c(3, 6, 7, 7, 29, 37, 52)
vec <- c(2, 5, 6, 35)
cutVec <- c(vec, max(x)) # for cut, range of vec should cover all of x
Теперь создайте четыре функции, которые должны сделать то же самое: два из OP, один из Josh O'Brien, а затем cut
. Два аргумента для cut
были изменены из настроек по умолчанию: include.lowest = TRUE
создаст интервал, закрытый с обеих сторон для наименьшего (крайнего) интервала. labels = FALSE
приведет к тому, что cut
просто вернет целочисленные значения для бункеров вместо создания коэффициента, который он в противном случае делает.
findInterval.rightClosed <- function(x, vec, ...) {
fi <- findInterval(x, vec, ...)
fi - (x==vec[fi])
}
findInterval.rightClosed2 <- function(x, vec, ...) {
length(vec) - findInterval(-x, -rev(vec), ...)
}
cutFun <- function(x, vec){
cut(x, vec, include.lowest = TRUE, labels = FALSE)
}
# The body of fiFun is a contribution by Josh O'Brien that got fed to the ether.
fiFun <- function(x, vec){
xxFI <- findInterval(x, vec * (1 + .Machine$double.eps))
}
Все ли функции возвращают один и тот же результат? Ага. (обратите внимание на использование cutVec
для cutFun
)
mapply(identical, list(findInterval.rightClosed(x, vec)),
list(findInterval.rightClosed2(x, vec), cutFun(x, cutVec), fiFun(x, vec)))
# [1] TRUE TRUE TRUE
Теперь более требовательный вектор к bin:
x <- rpois(2e6, 10)
vec <- c(-Inf, quantile(x, seq(.2, 1, .2)))
Проверьте, идентичны ли (обратите внимание на использование unname
)
mapply(identical, list(unname(findInterval.rightClosed(x, vec))),
list(findInterval.rightClosed2(x, vec), cutFun(x, vec), fiFun(x, vec)))
# [1] TRUE TRUE TRUE
И контрольный показатель:
library(microbenchmark)
microbenchmark(findInterval.rightClosed(x, vec), findInterval.rightClosed2(x, vec),
cutFun(x, vec), fiFun(x, vec), times = 50)
# Unit: milliseconds
# expr min lq median uq max
# 1 cutFun(x, vec) 35.46261 35.63435 35.81233 36.68036 53.52078
# 2 fiFun(x, vec) 51.30158 51.69391 52.24277 53.69253 67.09433
# 3 findInterval.rightClosed(x, vec) 124.57110 133.99315 142.06567 155.68592 176.43291
# 4 findInterval.rightClosed2(x, vec) 79.81685 82.01025 86.20182 95.65368 108.51624
Из этого прогона cut
кажется самым быстрым.