Question

是否有某种方法可以使R对矢量和其他序列数据结构使用基于零的索引，如下所示，例如在C和python中。

我们有一些代码在C中进行一些数值处理，我们正在考虑将其移植到R中以利用其高级统计函数，但是基于零的索引缺乏（根据我的谷歌搜索后的理解）使得任务有点困难。

Answer 1

TL; DR：不要这样做！

我不认为基于零/一的索引是将C代码移植到R的主要障碍。但是，如果您确实认为有必要这样做，您当然可以覆盖.Primitive('[')函数，更改R中索引/子集的行为。

# rename the original `[`
> index1 <- .Primitive('[')

# WICKED!: override `[`. 
> `[` <- function(v, i) index1(v, i+1)
> x <- 1:5
> x[0]
[1] 1
> x[1]
[1] 2
> x[0:2]
[1] 1 2 3

但是，这可能会非常危险，因为您更改了基本的索引行为，并且可能会对使用子集和索引的所有库和函数造成意外的级联效应。

例如，因为子集化和索引可以接受其他类型的数据作为选择器（比如说布尔向量），并且简单的重写函数没有考虑到这一点，你可能会有非常奇怪的行为：

> x[x > 2] # x > 2 returns a boolean vector, and by + 1, you convert 
           # boolean FALSE/TRUE to numeric 0/1
[1] 1 1 2 2 2

虽然可以通过修改覆盖功能来解决此问题，但您仍可能遇到其他问题。

另一个例子：

> (idx <- which(x > 2)) # which() still gives you 1-based index
> x[idx]
[1]  4  5 NA

你永远不知道事情可能会出错的地方。所以，只是不要。

Answer 2

您可以制作“辅助”索引，以便在R。

中使用基于0的构造更方便地工作

这是个主意。假设我们需要计算[0]中整数x上的y（x）= x ^ 2; 10]：

x <- 0:10 # 0 based index for calculations
y <- c()
y[x+1] <- x^2 # have to add 1 when indexing y

x. <- x+1 # auxiliary 1 based index for R vectors indexing    
y <- c()
y[x.] <- x^2 # no need to remember to add 1

只需选择适合您的辅助索引的命名模式：它可以是x1或x_1 - 并且只要您编写方括号，就可以训练自己使用它。在我看来，我决定使用这个点，因为它足够大，可以被感知，但不会太大，不能使代码变得混乱。

上面的例子很简单，但如果我们需要进行更复杂的变量转换，例如 $y_i = x_{i+1}*a^{i+1} + x_i*a^i$ （对于[0; 10]中的i），那么关注其他索引会收费：

i <- 0:10
y[i+1] <- x[i+2]*a^(i+1) + x[i+1]*a^i # does not resemble 
                                      # the original formula

i. <- i+1
y[i.] <- x[i.+1]*a^(i+1) + x[i.]*a^i # Now it is easier to see the
                                     # original formula behind this

正如您所看到的，代码变得更加清晰，在检查错误代码时更容易将其与原始公式进行比较。

Answer 3

我想发展辛寅的答案。可以为此类定义新类（如c = cars %>% mutate(var1 = dist*speed)%>% {. ->> b } %>% #here is save summary() c head(b)），方法zero-based_vector，然后将此类分配给目标向量的属性。

顺便说一句，没有什么会被打破，因为我们不会覆盖# define new method for our custom class index1 <- .Primitive('[') `[.zero-based_vector` <- function(v, i) index1(as.vector(v), i+1) x <- letters # make `x` a zero-bazed_vector class(x) <- c("zero-based_vector", class(x)) # it works! x[0:3] # [1] "a" "b" "c" "d"

Answer 4

例如，如果你想要矩阵索引（1..3,1..3）为你的矩阵G有索引（0..2,0..2），你想要读取像G这样的条目（0， 2）并输入类似G（0,2）= 5的条目，然后可以使用以下解决方法：

{{1}}

这里G（0,2,5）就像G（0,2）= 5，如果你输入G（0,2），你得到条目5，这意味着你可以进行像erg = G（0， 2）+ 3。为了使用以0开头的索引而不是1，你只需将索引移动1并使用辅助矩阵GG。

Answer 5

另一种方式是以下（这里是3x3矩阵的例子）：

n         = 3;
GG        = matrix( (1:(n+1)^2)*0, n+1, n+1);

cl        = 0;

G         = function(i,j){ return(GG[i+1, j+1]) } 

':='      = function(GAuf,x){

       cl <<- match.call();
       aa = deparse(cl$GAuf);
       d1 = gregexpr(pattern="\\(", aa)
       d2 = gregexpr(pattern=",", aa)
       s1 = d1[[1]][1] + 1;
       s2 = d2[[1]][1] - 1;
       i  = substr(aa, s1, s2);
       d1 = gregexpr(pattern=" ", aa)
       d2 = gregexpr(pattern=")", aa)
       s1 = d1[[1]][1]+1;
       s2 = d2[[1]][1]-1;
       j  = substr(aa, s1, s2);
       d  = gregexpr(pattern="\\(", aa);
       s  = d[[1]][1]-1;
       fn = substr(aa, 1, s);

       com= paste(fn,fn, "[", i,"+1,", j,"+1]","<<-x", sep="");

       eval(parse(text=com));

}

现在您可以按

设置值

G(0,1) := 2

并通过

获取值

> G(0,1)

[1] 2

请注意，我使用的惯例是，如果您使用名为＆＃39; N＆＃39;然后功能＆＃39;：=＆＃39;期望一个名为＆＃39; NN＆＃39; （这里是矩阵＆＃39; G＆＃39; GG＆＃39;），你可以在函数的末尾看到＆＃39;：=＆＃39;因为字符串＆＃39; com＆＃39;由粘贴（fn，fn，...）＆＃39;设置。如果你想命名你的矩阵＆＃34;你好＆＃34;然后你必须定义一个矩阵＆＃34; hellohello＆＃34; （比如矩阵＆＃39; GG＆＃39;）和矩阵＆＃34;你好＆＃34; （比如矩阵＆＃39; G＆＃39;）。

R中基于零的数组/向量

5 个答案: