通过R中的迭代计算向量范围内的事件答案

【问题标题】：Count events in range on a vector via iteration in R通过R中的迭代计算向量范围内的事件
【发布时间】：2020-02-18 04:04:42
【问题描述】：

我有一个包含事件标记样本数的向量。它们仅在发现事件时列出，而不是在每个样本中列出。我想获得每秒发现的事件数的输出。采样率已知（15hz）。

我想出了如何使用 for 循环来做到这一点，但它的工作速度有点慢。我正在努力找出一种更有效的方法来执行此计算（可能使用 mapply 或类似的东西？）。有人有什么建议吗？

这是我正在做的一个示例：

vec <- c(9,20,23,48,50,51)
fs <- 15
start_idx <- seq(from=1,to=46,by=15)
end_idx <- seq(from=15,to=60,by=15)
counter <- vector()
for (i in 1:length(start_idx)) {
  counter[i] <- length(which(vec >= start_idx[i] & vec <= end_idx[i]))
}

计数器的结果应该是：

> counter
[1] 1 2 0 3

非常感谢任何帮助！

【问题讨论】：

标签： r for-loop iteration sampling

【解决方案1】：

对于 tidyverse 方法，您可以在 mutate 中使用 map：

library(tidyverse)

ranges <- tibble(start_idx, end_idx)

ranges %>%
  mutate(ct = map2_int(start_idx, end_idx, ~sum(.x <= vec & .y >= vec)))

  start_idx end_idx    ct
      <dbl>   <dbl> <int>
1         1      15     1
2        16      30     2
3        31      45     0
4        46      60     3

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用findInterval/cut查找vec中的元素在哪个范围内，然后使用table统计频率。

table(factor(findInterval(vec, start_idx), levels = seq_along(start_idx)))
#1 2 3 4 
#1 2 0 3

【讨论】：