如何确定R中prcomp对象的小数位数答案

【问题标题】：How to determine number of decimal places in prcomp object in R如何确定R中prcomp对象的小数位数
【发布时间】：2014-09-24 03:40:19
【问题描述】：

我有一个名为 pcaObj 的“prcomp”对象。

当我上课（pcaObj）时，我得到 -

  [1] "prcomp"

当我执行 str(pcaObj) 时，我得到 -

  List of 5
 $ sdev    : num [1:10] 1.834 1.333 1.079 0.919 0.843 ...
 $ rotation: num [1:10, 1:10] -0.279 0.447 0.271 0.375 0.279 ...
  ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
  .. ..$ : chr [1:10] "Climate" "Diversions" "Economic" "Education" ...
  .. ..$ : chr [1:10] "PC1" "PC2" "PC3" "PC4" ...
 $ center  : Named num [1:10] 63.7 41.9 35.1 38.6 47.6 ...
  ..- attr(*, "names")= chr [1:10] "Climate" "Diversions" "Economic" "Education" ...
 $ scale   : Named num [1:10] 9.93 13.36 8.44 14.09 11.92 ...
  ..- attr(*, "names")= chr [1:10] "Climate" "Diversions" "Economic" "Education" ...
 $ x       : num [1:193, 1:10] -2.77 -1.08 -3.17 -2.13 -3.15 ...
  ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
  .. ..$ : chr [1:193] "1.Albertville.AL" "2.Auburn-Opelika.AL" "3.Cullman.AL" "4.Selma.AL" ...
  .. ..$ : chr [1:10] "PC1" "PC2" "PC3" "PC4" ...
 - attr(*, "class")= chr "prcomp"

然后我做总结（pcaObj），并得到类似 -

summary(pcaObj)
Importance of components:
                          PC1    PC2    PC3     PC4     PC5     PC6     PC7
Standard deviation     1.8336 1.3328 1.0788 0.91905 0.84344 0.80628 0.75001
Proportion of Variance 0.3362 0.1776 0.1164 0.08447 0.07114 0.06501 0.05625
Cumulative Proportion  0.3362 0.5138 0.6302 0.71469 0.78583 0.85084 0.90709

但是，我希望汇总函数中列出的值在句点后每个都恰好是 3 位小数。我尝试了 sprintf("%.3f", summary(unlist(pcaObj))) -

[1] "-3.842" "-0.526" "0.012"  "0.307"  "0.516"  "65.800"

如果可以的话，请帮忙！很抱歉，我不确定在这种情况下如何重现此对象！

编辑 -

我尝试了@MrFlick 的建议。首先，我重写了函数，然后在我的对象上调用它，但我得到了错误：

getSum <- function (object, ...) 
{
    vars <- object$sdev^2
    vars <- vars/sum(vars)
    importance <- rbind(`Standard deviation` = sprintf("%.3f", summary(object$sdev)), `Proportion of Variance` = sprintf("%.3f", summary(vars)), `Cumulative Proportion` = sprintf("%.3f", summary(cumsum)))
    colnames(importance) <- colnames(object$rotation)
    object$importance <- importance
    class(object) <- "summary.prcomp"
    object
}

getSum(pcaObj)

对象[[i]] 中的错误：“内置”类型的对象不是可子集的

我也尝试过使用四舍五入和小数，但仍然只更改了一些列！：

getSum <- function (object, ...) 
{
    vars <- object$sdev^2
    vars <- vars/sum(vars)
    importance <- rbind(`Standard deviation` = object$sdev, `Proportion of Variance` = round(vars, 
        digits = 3), `Cumulative Proportion` = round(cumsum(vars), digits = 3))
    colnames(importance) <- colnames(object$rotation)
    object$importance <- importance
    class(object) <- "summary.prcomp"
    object
}

getSum(pcaObj)

Importance of components:
                         PC1   PC2   PC3    PC4    PC5    PC6   PC7    PC8    PC9   PC10
Standard deviation     1.834 1.333 1.079 0.9191 0.8434 0.8063 0.750 0.6346 0.5623 0.4585
Proportion of Variance 0.336 0.178 0.116 0.0840 0.0710 0.0650 0.056 0.0400 0.0320 0.0210
Cumulative Proportion  0.336 0.514 0.630 0.7150 0.7860 0.8510 0.907 0.9470 0.9790 1.0000

如您所见，有些列是 3 其他列是 4 位小数。

【问题讨论】：

您可以尝试options(digits = 4) 设置全局选项。或者print(summary(towns.pca), digits = 4) 可能会起作用。但是sprintf 会将所有值转换为您可能不想要的字符
四舍五入被硬编码到summary.prcomp 函数中（参见getAnywhere(summary.prcomp)）。 summary() 只是为了在屏幕上看起来很漂亮。如果您将它用于其他目的，最好提取和格式化您想要的值。如果您愿意，您可以根据您的特定需求调整该代码（大约 8 行）并创建自己的摘要函数。
它似乎可以更改为某些值。我在print(summary(prcomp(mtcars)), digits = 2) 中有几列要更改
谢谢，理查德斯克里文。我也试过了，但只改变了几列！
@MrFlick：谢谢。我试过了，并添加了一个编辑来显示我做了什么，但这似乎仍然不能解决问题！

标签： r decimal pca

【解决方案1】：

这是您尝试重写的函数的更新版本

getSum <- function (object, strf="%.3f", ...) {
    vars <- object$sdev^2
    vars <- vars/sum(vars)
    strf <- rep_len(strf, 3)
    importance <- rbind(
        `Standard deviation` = sprintf(strf[1], object$sdev), 
        `Proportion of Variance` = sprintf(strf[2], vars), 
        `Cumulative Proportion` = sprintf(strf[3], cumsum(vars)))
    colnames(importance) <- colnames(object$rotation)
    object$importance <- noquote(importance)
    class(object) <- "summary.prcomp"
    object
}

您只是在复制计算时犯了一些错误，并且添加了一些不必要的summary() 调用。如果您愿意，我还可以将格式指定为参数。现在这似乎有效

px<-prcomp(USArrests, scale = TRUE)
getSum(px)

# Importance of components:
#                        PC1   PC2   PC3   PC4  
# Standard deviation     1.575 0.995 0.597 0.416
# Proportion of Variance 0.620 0.247 0.089 0.043
# Cumulative Proportion  0.620 0.868 0.957 1.000

【讨论】：