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r - 从向量中删除元素，进行计算并将它们放回R中的最有效方法

问题描述

我试图找到使用 12 次休息的最佳方法cut，vector但我希望第一个集群包含从 0 到特定值 ( onePercentQuantile) 的值。因此，一种方法是在跟踪删除的值索引的同时删除下面onePercentQuantile的所有值，然后只运行 11次中断，最后将删除的索引作为集群 1 放回新对象中，从最左边的索引开始.vectorcutvector

我没有找到一种方法来忽略cut函数中特定阈值以下的值，所以我自己做了。这是我能找到的最有效方法的示例：

vector_gene <- sample(1:100, 10000, replace=TRUE)
onePercentQuantile<- 5
indexUnderPercentQuantile <- which(vector_gene <= onePercentQuantile)
overPercentQuantile <- vector_gene[vector_gene > onePercentQuantile]

tmp <- as.numeric(cut(c(t(overPercentQuantile)),breaks=11))+1

if (1 == indexUnderPercentQuantile[1]){
  tmp <- insert(tmp, 1, values=1)
  indexUnderPercentQuantile <- indexUnderPercentQuantile[2:length(indexUnderPercentQuantile)]
}

for (i in 1:length(vector_gene)){
  if (i>length(tmp)){
    tmp <- c(tmp,rep(1,length(vector_gene)-i+1))
    break
  }
  else if (i == indexUnderPercentQuantile[1]){
    tmp <- c(tmp[1:i-1],1,tmp[i:length(tmp)])
    if (length(indexUnderPercentQuantile)>1){
      indexUnderPercentQuantile <- indexUnderPercentQuantile[2:length(indexUnderPercentQuantile)]
    }
  }
}

使用该profvis包，我跟踪了内存使用情况和运行时间。

多达 10.000 个元素，几乎不使用内存即可立即获得结果。

多达 100.000 个元素，内存使用量已经在 3.5 秒内运行 9Go 左右

多达 1.000.000 个元素，运行时间太长，我将其关闭。

瓶颈是已删除索引的重新归因：

tmp <- c(tmp[1:i-1],1,tmp[i:length(tmp)])

我已经尝试过该insert功能，R.utils但它在内存使用和运行时间方面最差

有没有更好的方法，特别是在内存使用方面，来解决这个问题？谢谢 ！

标签： r

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