Question

我认为我对R有一个非常基本的问题，但我很难找到一个例子。说我有一个数字向量

practice<-c(1,2,10,15,17,1,2,4)

我想计算数字之间的变化。矢量的长度固定为36个观测值。我想要计算的例子是（（2/1）-1），（（10 / 2-1），....我正在考虑构建一个for循环，我引用该位置并有一个与之关联的计数器它。

Answer 1

使用R的一个好处是它的vectorization，这意味着它可以轻松地对整个矢量执行操作，而不必遍历每个元素。

正如David Arenburg在评论中所提到的（感谢BondedDust和Dominic Comtois的更新），您可以在这种情况下这样做：

practice[-1] / head(practice, -1) - 1

这是做什么的？

practice[-1]引用除第一个元素之外的整个向量。

> practice[-1]
[1] 2 10 15 17 1 2 4

类似地，head(practice, -1)引用除最后一个元素之外的整个向量。

> head(practice, -1)
[1] 1 2 10 15 17 1 2

如果我们除以这些，我们得到一个向量，由原始向量中的每个元素除以它之前的元素。我们可以直接划分这些向量，因为除法是一个向量化的运算。

> practice[-1] / head(practice, -1)
[1] 2.0000 5.0000 1.5000 1.1333 0.0588 2.0000 2.0000
> #    ^      ^      ^      ^      ^      ^      ^
> #   2/1   10/2   15/10  17/15   1/17   2/1    4/2

正如你的例子所示，我们最后可以减去1。

> practice[-1] / head(practice, -1) - 1
[1] 1.0000 4.0000 0.5000 0.1333 -0.9412 1.0000 1.0000

这适用于向量中的每个元素，因为加法也是R中的向量化运算。

不需要循环！

等效的循环代码是：

x <- NULL
for (i in 1:(length(practice) - 1)) {
    x[i] <- practice[i + 1] / practice[i] - 1
}
x
[1] 1.0000 4.0000 0.5000 0.1333 -0.9412 1.0000 1.0000

虽然这也能让你得到你想要的东西，但显然要长得多。实际上，在许多情况下，等效的循环代码也明显变慢，因为循环在每次迭代时都会带来很多额外的包袱。因此，除了简化代码之外，矢量化通常也会帮助加快速度。

R：对矢量执行计算

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