许多逻辑向量上的并行“或”运算

Question

在 R 中，我有许多逻辑向量，或不同的数量（即有时 1，有时 n 向量），它们保证都是相同的长度，我需要生成一个向量与输入向量的长度相同，如果相同元素索引处的任何向量为TRUE，则每个元素为TRUE，否则为FALSE。

我想知道是否有内置操作或更简单的方法来实现我想要的。以下是我目前拥有的 3 个向量。

set.seed(1) #For reproducability
o = c(T,F)
l = 10
A = sample(o,l,replace=T)
B = sample(o,l,replace=T)
C = sample(o,l,replace=T)
fun = function(...) apply(do.call(cbind,args = list(...)),1,any)
fun(A,B,C) ##Produces Desired Result

Answer 1

这里是上面列出的各种方法的一些基准，使用@Roland 建议的更大向量。

set.seed(1) #For reproducability
o = c(T,F)
l = 1000000
A = sample(o,l,replace=T)
B = sample(o,l,replace=T)
C = sample(o,l,replace=T)

library(microbenchmark)
f.0 = function() apply(do.call(cbind,args = list(A,B,C)),1,any)
f.a = function() Reduce(`|`, list(A, B, C))
f.b = function() rowSums(cbind(A,B,C))!=0
f.c = function() !!(A+B+C)
f.d = function() !!(Reduce('+',lapply(LETTERS[1:3],get)))
f.e = function() Reduce('|', mget(LETTERS[1:3]))
f.f = function() matrixStats::rowAnys(cbind(A, B, C))
microbenchmark(f.0,f.a,f.b,f.c,f.d,f.e,f.f,times=10000)

在我的带有 I7 处理器的 macbook air 上产生以下结果。

Unit: nanoseconds
 expr min lq     mean median  uq   max neval
  f.0  39 57 118.4767     78 123 23685 10000
  f.a  43 61 119.5952     85 130 63523 10000
  f.b  38 53 100.5252     77 120 27199 10000
  f.c  39 55 100.9784     77 121 17656 10000
  f.d  37 52 111.5138     75 118 78505 10000
  f.e  39 57 113.1461     80 125 16111 10000
  f.f  35 52 105.9245     74 117 19995 10000

所以它们看起来都非常接近，我最初的方法不是最慢的，但也不是最快的......

Answer 2

我们可以使用Reduce 和|

Reduce(`|`, list(A, B, C))

或rowSums

rowSums(cbind(A,B,C))!=0

如果只有 3 个向量，那么紧凑的选项是

!!(A+B+C)