将具有不同大小向量的列表转换为平面向量

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【中文标题】将具有不同大小向量的列表转换为平面向量【英文标题】:Transform list with different sized vectors to flat vector 【发布时间】:2012-08-07 15:31:30 【问题描述】:

我正在努力用向量分析一个相当复杂的列表中的值。 它是一个包含将 ARIMA 测试应用于多个时间序列的系数(=向量)的列表。

这些系数向量可能为空 (numeric(0)),或大小不同。一个例子:

> test <- list(numeric(0),c(ma1=0.7712434), c(ar1=0.6438842, ar2=-0.3112884))
> test
[[1]]
numeric(0)

[[2]]
      ma1 
0.7712434 

[[3]]
       ar1        ar2 
 0.6438842 -0.3112884 

例如,我希望能够轻松选择所有“ar”或“ar1”术语(根据名称进行选择)。我正在努力处理这个复杂的列表。所以我认为最简单的解决方案是将这个向量列表转换为单个向量(忽略空数字)。

对于上面的示例导致:

> c(ma1=0.7712434, ar1=0.6438842, ar2=-0.3112884)
       ma1        ar1        ar2 
 0.7712434  0.6438842 -0.3112884

谁能帮帮我?

注意: 我能够根据它们的名称计算出 AR 术语的数量,见下文。但我无法使用它来提取这些术语的实际值。

tempFunName <- function(vec, name)  substr(names(vec),1,2) == name  # info on coef types
termType <- "ar" # all names starting with "ar"
sum(sapply(lapply(test, tempFunName, name=termType), sum, simplify=TRUE)) # all names starting with "ar"

【问题讨论】:

【参考方案1】:

一种方法是:

unlist(test)[grep("^ar", names(unlist(test)))]

unlist() 只是将列表变成一个向量,然后我们可以从那里通过grep 进行名称匹配的子集。 ^ 表示搜索名称开头的模式。

如果你想保持列表形式的输出,你可以试试:

lapply(test, function(x) x[grep("^ar", names(x))])

更新:示例

注意为了便于说明,我在您的示例数据中添加了更多变量。

test <- list(numeric(0),
             c(ma1 = 0.7712434, star = .001),
             c(ar1 = 0.6438842, ar2 = -0.3112884, par = 0.12345))
lapply(test, function(x) x[grep("ar", names(x))])
# [[1]]
# numeric(0)
# 
# [[2]]
#  star 
# 0.001 
# 
# [[3]]
#       ar1        ar2        par 
# 0.6438842 -0.3112884  0.1234500 
lapply(test, function(x) x[grep("^ar", names(x))])
# [[1]]
# numeric(0)
# 
# [[2]]
# named numeric(0)
# 
# [[3]]
#       ar1        ar2 
# 0.6438842 -0.3112884 
unlist(lapply(test, function(x) x[grep("^ar", names(x))]))
#       ar1        ar2 
# 0.6438842 -0.3112884 

【讨论】:

@ttmaccer 和@mrdwab;感谢您的回答。 unlistdo.call("c", ...) 的结果相同。出于计算时间的原因,我选择了unlist 解决方案:unlist = 0.72 的 system.time,do.call = 1.31。虽然两者都需要一点时间,但我会选择最快的:)

以上是关于将具有不同大小向量的列表转换为平面向量的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

如何简单地分配不同结构的向量?

根据另一个不同大小和类型的向量对点向量进行排序

使用R语言将不同长度的向量合并为数据框

支持向量机(SVM)

支持向量机(support vector machine, SVM)

OpenCV:将不同的向量附加为一行