একটি ভেক্টরের শেষ এন উপাদানগুলি পাওয়া। দৈর্ঘ্য () ফাংশনটি ব্যবহার করার চেয়ে আরও ভাল উপায় কি আছে?

Question 1

যদি যুক্তির পক্ষে, আমি পাইথনের 10-দৈর্ঘ্যের ভেক্টরের শেষ পাঁচটি উপাদান চাই, তবে আমি পরিসীমা সূচকগুলিতে "-" অপারেটরটি ব্যবহার করতে পারি:

>>> x = range(10)
>>> x
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> x[-5:]
[5, 6, 7, 8, 9]
>>>

আর-তে এটি করার সর্বোত্তম উপায় কী? দৈর্ঘ্য () ফাংশনটি ব্যবহার করার জন্য আমার বর্তমান কৌশলটির চেয়ে কি আরও পরিষ্কার উপায় আছে?

> x <- 0:9
> x
 [1] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
> x[(length(x) - 4):length(x)]
[1] 5 6 7 8 9
>

প্রশ্নটি টাইম সিরিজ বিশ্লেষণ বিটিডব্লিউয়ের সাথে সম্পর্কিত যেখানে কেবলমাত্র সাম্প্রতিক ডেটাগুলিতে প্রায়শই কাজ করা কার্যকর।

Question 2

দেখুন ?tailএবং ?headকিছু সুবিধাজনক ফাংশন জন্য:

> x <- 1:10
> tail(x,5)
[1]  6  7  8  9 10

যুক্তির স্বার্থে: শেষ পাঁচটি উপাদান বাদে সমস্ত কিছু হ'ল:

> head(x,n=-5)
[1] 1 2 3 4 5

@ মার্টিন মরগান মন্তব্যে যেমন বলেছে, অন্য দুটি সম্ভাবনা রয়েছে যা লেজ সমাধানের চেয়ে দ্রুততর হয়, যদি আপনি এটি 100 মিলিয়ন মূল্যবোধের ভেক্টরের উপর এক মিলিয়ন বার চালিয়ে যেতে পারেন। পাঠযোগ্যতার জন্য, আমি লেজের সাথে যাব।

test                                        elapsed    relative 
tail(x, 5)                                    38.70     5.724852     
x[length(x) - (4:0)]                           6.76     1.000000     
x[seq.int(to = length(x), length.out = 5)]     7.53     1.113905

মানদণ্ডের কোড:

require(rbenchmark)
x <- 1:1e8
do.call(
  benchmark,
  c(list(
    expression(tail(x,5)),
    expression(x[seq.int(to=length(x), length.out=5)]),
    expression(x[length(x)-(4:0)])
  ),  replications=1e6)
)

Question 3

আর-তে আপনি আরও দুটি চরিত্রের সাথে ঠিক একই জিনিসটি করতে পারেন:

x <- 0:9
x[-5:-1]
[1] 5 6 7 8 9

বা

x[-(1:5)]

Question 4

tailগতির উপর ভিত্তি করে এখানে অস্বীকৃতিটি সত্যিই জোর দেয় বলে মনে হচ্ছে না ধীর গতির অংশটি এই সত্য থেকে আসে যে লেজটি কাজ করা আরও নিরাপদ, যদি আপনি নিশ্চিত না হন যে এক্স দৈর্ঘ্য অতিক্রম করবে n, সংখ্যা আপনি যে উপাদানগুলিকে সাবসেট করতে চান তা:

x <- 1:10
tail(x, 20)
# [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
x[length(x) - (0:19)]
#Error in x[length(x) - (0:19)] : 
#  only 0's may be mixed with negative subscripts

লেজটি ত্রুটি উত্পন্ন করার পরিবর্তে কেবলমাত্র সর্বাধিক সংখ্যক উপাদানকে ফিরিয়ে দেবে, সুতরাং নিজেকে পরীক্ষা করার জন্য আপনাকে কোনও ত্রুটি করার দরকার নেই। এটি ব্যবহার করার একটি দুর্দান্ত কারণ। নিরাপদ ক্লিনার কোড, যদি অতিরিক্ত মাইক্রোসেকেন্ড / মিলিসেকেন্ডগুলি এর ব্যবহারে আপনার পক্ষে বেশি গুরুত্ব দেয় না।

Question 5

কীভাবে rev(x)[1:5]?

x<-1:10
system.time(replicate(10e6,tail(x,5)))
 user  system elapsed 
 138.85    0.26  139.28 

system.time(replicate(10e6,rev(x)[1:5]))
 user  system elapsed 
 61.97    0.25   62.23

Question 6

এটি করার জন্য এখানে একটি ফাংশন রয়েছে এবং যুক্তিসঙ্গত দ্রুত বলে মনে হচ্ছে।

endv<-function(vec,val) 
{
if(val>length(vec))
{
stop("Length of value greater than length of vector")
}else
{
vec[((length(vec)-val)+1):length(vec)]
}
}

ব্যবহার:

test<-c(0,1,1,0,0,1,1,NA,1,1)
endv(test,5)
endv(LETTERS,5)

মাপকাঠি:

                                                    test replications elapsed relative
1                                 expression(tail(x, 5))       100000    5.24    6.469
2 expression(x[seq.int(to = length(x), length.out = 5)])       100000    0.98    1.210
3                       expression(x[length(x) - (4:0)])       100000    0.81    1.000
4                                 expression(endv(x, 5))       100000    1.37    1.691

Question 7

আমি এখানে কিছু সম্পর্কিত যুক্ত করছি। আমি ব্যাকএন্ড সূচকগুলি সহ কোনও ভেক্টর অ্যাক্সেস করতে চেয়েছিলাম, অর্থাত্ পুরো লেজটি নয়, tail(x, i)ফিরে আসার মতো কিছু লেখা x[length(x) - i + 1]।

নিম্নলিখিত ভাষ্যগুলি আমি দুটি সমাধানকে মাপদণ্ড করেছি:

accessRevTail <- function(x, n) {
    tail(x,n)[1]
}

accessRevLen <- function(x, n) {
  x[length(x) - n + 1]
}

microbenchmark::microbenchmark(accessRevLen(1:100, 87), accessRevTail(1:100, 87))
Unit: microseconds
                     expr    min      lq     mean median      uq     max neval
  accessRevLen(1:100, 87)  1.860  2.3775  2.84976  2.803  3.2740   6.755   100
 accessRevTail(1:100, 87) 22.214 23.5295 28.54027 25.112 28.4705 110.833   100

সুতরাং এই ক্ষেত্রে এটি উপস্থিত হয় যে এমনকি ছোট ভেক্টরগুলির জন্যও tailসরাসরি অ্যাক্সেসের সাথে তুলনা করা খুব ধীর