从原始向量创建多个新向量

Question

我有一个向量 d，我从 d 创建新向量，这样新向量包含 d 的每个第 m 个元素：

v<-d[seq(1,length(d),m)]

下一步我要计算总和

s<-sum(abs(v[1:(length(v)-1)]-v[2:length(v)]))

如果我用很少的 m 值来做这将没有问题。但是，如果我的 m 值超过 50 个，则逐个执行此操作将不是理想的方式。我想概括创建与 m 的不同值相对应的 v 的方式。以下是我想出的代码：

d1<-rnorm(20)
m<-seq(1,10,1)
v<-matrix(rep(0,length(d1)*lenght(m)),nrow=length(m))
for (i in 1:length(m)){v[i,]<-d1[seq(1,length(d1),m[i])]}

但是当我运行代码时，出现以下错误：

Error in v[i, ] <- d1[seq(1, length(d1), m[i])] : 
number of items to replace is not a multiple of replacement length

所以我尝试了另一种方法：

v<-rep(0,length(d1))
for (i in 1:length(m)){v<-d1[seq(1,length(d1),m[i])]}

但是这段代码只给了我在 m=m[length(m)] 处的 v 值，而不是所有与 m[1] 到 m[length(m)] 对应的向量 v。任何人都可以建议我解决这个问题的功能/方法吗？

在此先感谢

Answer 1

我认为您可能正在尝试这样做：

for (i in 1:length(m)){assign(paste0("v",i), d1[ seq(1, length(d1), m[i])] }

我的建议......不要。你应该学习建立列表：

vres <- lapply( seq_along(m) , 
                  function(i) d1[ seq(1, length(d1), m[i])] )

Answer 2

我尽量避免使用for 循环并改用apply 系列。您的函数会生成一堆不同长度的向量，我将它们组合成一个列表。数据框和矩阵都必须是偶数或非参差不齐的，所以我必须用NAs 填充你的向量，然后我对它们进行列绑定。

这行得通吗？

set.seed(2001)
d1 <- rnorm(20)
m <- seq(1, 10, 1)
ragged <- lapply(m, FUN=function(x) d1[seq(1, length(d1), x)]) 
maximum <- max(sapply(ragged, length))
even <- lapply(ragged, FUN=function(x) {
               xx <- rep(NA, maximum)
               xx[seq(length(x))] <- x
               xx
})
even1 <- do.call(cbind, even)