按矢量化方式按位置的子集列表

Question

我有一個向量列表，我試圖選擇（例如）每個向量中的第2和第4個元素。 我可以使用lapply來做到這lapply ：

list_of_vec <- list(c(1:10), c(10:1), c(1:10), c(10:1), c(1:10))
lapply(1:length(list_of_vec), function(i) list_of_vec[[i]][c(2,4)])

[[1]]
[1] 2 4

[[2]]
[1] 9 7

[[3]]
[1] 2 4

[[4]]
[1] 9 7

[[5]]
[1] 2 4

但有沒有辦法以矢量化的方式做到這一點 - 避免應用函數之一？ 我的問題是我的實際list_of_vec相當長，所以lapply需要一段時間。

Answer 1

解決方案：

選項1 @ Athe使用do.call的聰明解決方案？：

do.call(rbind, list_of_vec)[ ,c(2,4)]

選項2更有效地使用lapply ：

lapply(list_of_vec, `[`, c(2, 4))

選項3矢量化解決方案：

starts <- c(0, cumsum(lengths(list_of_vec)[-1]))
matrix(unlist(list_of_vec)[c(starts + 2, starts + 4)], ncol = 2)

選項4您想要改進的lapply解決方案：

lapply(1:length(list_of_vec), function(i) list_of_vec[[i]][c(2,4)])

數據：

我將測試一些數據集：

# The original data
list_of_vec <- list(c(1:10), c(10:1), c(1:10), c(10:1), c(1:10))

# A long list with short elements
list_of_vec2 <- rep(list_of_vec, 1e5)

# A long list with long elements
list_of_vec3 <- lapply(list_of_vec, rep, 1e3)
list_of_vec3 <- rep(list_of_vec3, 1e4)

標桿：

原始清單 ：

Unit: microseconds
 expr   min     lq     mean median    uq      max neval cld
   o1 2.276 2.8450  3.00417  2.845 3.129   10.809   100   a
   o2 2.845 3.1300  3.59018  3.414 3.414   23.325   100   a
   o3 3.698 4.1250  4.60558  4.267 4.552   20.480   100   a
   o4 5.689 5.9735 17.52222  5.974 6.258 1144.606   100   a

更長的清單，短元素 ：

Unit: milliseconds
 expr       min        lq      mean    median        uq       max neval  cld
   o1 146.30778 146.88037 155.04077 149.89164 159.52194 184.92028    10  b  
   o2 185.40526 187.85717 192.83834 188.42749 190.32103 213.79226    10   c 
   o3  26.55091  27.27596  28.46781  27.48915  28.84041  32.19998    10 a   
   o4 407.66430 411.58054 426.87020 415.82161 437.19193 473.64265    10    d

更長的清單，長元素 ：

Unit: milliseconds
 expr        min         lq      mean     median        uq       max neval cld
   o1 4855.59146 4978.31167 5012.0429 5025.97619 5072.9350 5095.7566    10   c
   o2   17.88133   18.60524  103.2154   21.28613  195.0087  311.4122    10 a  
   o3  855.63128  872.15011  953.8423  892.96193 1069.7526 1106.1980    10  b 
   o4   37.92927   38.87704  135.6707  124.05127  214.6217  276.5814    10 a  

摘要：

看起來像向量化解決方案如果列表很長並且元素很短lapply勝出，但lapply是具有更長元素的長列表的明顯贏家。 一些選項輸出列表，其他選項輸出矩陣。 所以請記住你想要的輸出。 祝好運！！！

Answer 2

如果列表由長度相同的向量組成，則可以先將其轉換為矩陣，然后獲取所需的列。

matrix_of_vec <- do.call(rbind,list_of_vec)
matrix_of_vec[ ,c(2,4)]

否則我擔心你必須堅持申請家庭。 最有效的方法是使用並行包進行並行計算（令人驚訝）。

corenum <- parallel::detectCores()-1
cl<-parallel::makeCluster(corenum)
parallel::clusterExport(cl,"list_of_vec"))
parallel::parSapply(cl,list_of_vec, '[', c(2,4) )

在這段代碼中， '['是子集函數的名稱， c(2,4)是傳遞給它的參數。