[英]extract elements from a list based on a vector of indices
我想基於存儲在單獨向量中的索引從列表中提取元素。
這是我的嘗試:
list_positions<-c(2,3,4)
my_list<-list(c(1,3,4),c(2,3,4,5,6),c(1,2,3,4,6))
my_fun<-function(x,y){
x[y]
}
mapply(my_fun,x=my_list,y=list_positions)
也許有人可以建議更快的解決方案。 我的清單有大約1400萬個元素。 我嘗試了並行解決方案,在這里我使用clusterMap而不是mapply,但我仍然希望有更好的性能。
我們可能會unlist
list
,根據'my_list'的lengths
創建索引並提取vector
v1 <- unlist(my_list)
p1 <- list_positions
v1[cumsum(lengths(my_list))- (lengths(my_list)-p1)]
#[1] 3 4 4
set.seed(24)
lst <- lapply(1:1e6, function(i) sample(1:10, sample(2:5), replace=FALSE))
p2 <- sapply(lst, function(x) sample(length(x), 1))
system.time({
r1 <- mapply(`[`, lst, p2)
})
#user system elapsed
# 1.84 0.02 1.86
system.time( r4 <- mapply(my_fun, lst, p2) )
# user system elapsed
# 1.88 0.01 1.89
system.time({ r4 <- mapply(my_fun, lst, p2) }) #placing inside the {}
# user system elapsed
# 2.31 0.00 2.31
system.time({ ##cccmir's function
r3 <- mapply(my_func1, lst, p2)
})
# user system elapsed
# 12.10 0.03 12.13
system.time({
v2 <- unlist(lst)
r2 <- v2[cumsum(lengths(lst))- (lengths(lst)-p2)]
})
# user system elapsed
# 0.14 0.00 0.14
identical(r1, r2)
#[1] TRUE
在這種情況下,您應該使用for循環,例如:
library(microbenchmark)
list_positions<-c(2,3,4)
my_list<-list(c(1,3,4),c(2,3,4,5,6),c(1,2,3,4,6))
my_fun<-function(x,y){
x[y]
}
mapply(my_fun,x=my_list,y=list_positions)
my_func1 <- function(aList, positions){
res <- numeric(length(aList))
for(i in seq_along(aList)) {
res[i] <- aList[[i]][positions[i]]
}
return(res)
}
my_func2 <- function(aList, positions) {
v1 <- unlist(aList)
p1 <- positions
v1[cumsum(lengths(my_list))- (lengths(my_list)-p1)]
}
microbenchmark(mapply(my_fun,x=my_list,y=list_positions), my_func1(my_list, list_positions), my_func2(my_list, list_positions), times = 1000)
#Unit: microseconds
# expr min lq mean median uq max neval
#mapply(my_fun, x = my_list, y = list_positions) 12.764 13.858 17.453172 14.588 16.775 119.613 1000
# my_func1(my_list, list_positions) 5.106 5.835 7.328412 6.200 6.929 38.292 1000
# my_func2(my_list, list_positions) 2.553 3.282 4.337367 3.283 3.648 52.514 1000
@akrun解決方案最快
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