Question

我有一个向量列表，我试图选择（例如）每个向量中的第二个和第四个元素。我可以使用lapply：

list_of_vec <- list(c(1:10), c(10:1), c(1:10), c(10:1), c(1:10))
lapply(1:length(list_of_vec), function(i) list_of_vec[[i]][c(2,4)])

[[1]]
[1] 2 4

[[2]]
[1] 9 7

[[3]]
[1] 2 4

[[4]]
[1] 9 7

[[5]]
[1] 2 4

但是有一种方法可以向量化的方式进行操作-避免使用apply函数之一？我的问题是我的实际list_of_vec相当长，因此lapply需要一段时间。

Answer 1

解决方案：

选项1 @Athe使用do.call的巧妙解决方案？：

do.call(rbind, list_of_vec)[ ,c(2,4)]

选项2 ：更有效地使用lapply：

lapply(list_of_vec, `[`, c(2, 4))

选项3 ：矢量化解决方案：

starts <- c(0, cumsum(lengths(list_of_vec)[-1]))
matrix(unlist(list_of_vec)[c(starts + 2, starts + 4)], ncol = 2)

选项4 您要改进的lapply解决方案：

lapply(1:length(list_of_vec), function(i) list_of_vec[[i]][c(2,4)])

数据：

还有一些数据集，我将对其进行测试：

# The original data
list_of_vec <- list(c(1:10), c(10:1), c(1:10), c(10:1), c(1:10))

# A long list with short elements
list_of_vec2 <- rep(list_of_vec, 1e5)

# A long list with long elements
list_of_vec3 <- lapply(list_of_vec, rep, 1e3)
list_of_vec3 <- rep(list_of_vec3, 1e4)

基准化：

原始列表：

Unit: microseconds
 expr   min     lq     mean median    uq      max neval cld
   o1 2.276 2.8450  3.00417  2.845 3.129   10.809   100   a
   o2 2.845 3.1300  3.59018  3.414 3.414   23.325   100   a
   o3 3.698 4.1250  4.60558  4.267 4.552   20.480   100   a
   o4 5.689 5.9735 17.52222  5.974 6.258 1144.606   100   a

较长的列表，简短元素：

Unit: milliseconds
 expr       min        lq      mean    median        uq       max neval  cld
   o1 146.30778 146.88037 155.04077 149.89164 159.52194 184.92028    10  b  
   o2 185.40526 187.85717 192.83834 188.42749 190.32103 213.79226    10   c 
   o3  26.55091  27.27596  28.46781  27.48915  28.84041  32.19998    10 a   
   o4 407.66430 411.58054 426.87020 415.82161 437.19193 473.64265    10    d

长列表，长元素：

Unit: milliseconds
 expr        min         lq      mean     median        uq       max neval cld
   o1 4855.59146 4978.31167 5012.0429 5025.97619 5072.9350 5095.7566    10   c
   o2   17.88133   18.60524  103.2154   21.28613  195.0087  311.4122    10 a  
   o3  855.63128  872.15011  953.8423  892.96193 1069.7526 1106.1980    10  b 
   o4   37.92927   38.87704  135.6707  124.05127  214.6217  276.5814    10 a

摘要：

如果列表较长且元素较短，则似乎矢量化解决方案会获胜，但是对于元素较长的较长列表，lapply显然是赢家。一些选项输出列表，其他选项则输出矩阵。因此，请记住您想要的输出是什么。祝你好运！

Answer 2

如果列表由相同长度的向量组成，则可以先将其转换为矩阵，然后获取所需的列。

matrix_of_vec <- do.call(rbind,list_of_vec)
matrix_of_vec[ ,c(2,4)]

否则，恐怕您必须坚持申请家庭。最有效的方法是使用并行包来计算并行度（令人惊讶的是）。

corenum <- parallel::detectCores()-1
cl<-parallel::makeCluster(corenum)
parallel::clusterExport(cl,"list_of_vec"))
parallel::parSapply(cl,list_of_vec, '[', c(2,4) )

在这段代码中，'['是子设置函数的名称，而c(2,4)是您传递给它的参数。

向量位置的向量子集列表

2 个答案:

解决方案：

数据：

基准化：

摘要：