我有两个向量，我需要编写代码以找到第二向量中最接近第一个向量的值的位置。我还需要它在计算上相当有效，因为数据集很大，所以我试图避免循环。
v1 <- c(-.2, -.5, -.12, -.8, -.04, -.9, -.2, -.77, -.3, -.01)
v2 <- c(-.015, -.06, -.12, -.2, -.3, -.4, -.52, -.65, -.78, -.92)
我想要一个代码，该代码将遍历第一个向量中的值，并告诉我v2中哪个值最接近它们，所以我想回答为：
> answer <- 4, 7, 3, 9, 2, 10, 4, 9, 5, 1
我知道我可以在第一个向量和which.min中使用循环，如下所示：
for(i in 1:length(v1){
answer[i] <- (which.min(abs(v1[i] - v2)))
}
这为我提供了正确的答案，但我只想有一个更好/更快的方法即可。我认为有一种方法可以使用sapply（），但是我已经看了太久了，并且使自己感到困惑。任何建议表示赞赏。
答案 0 :(得分：1)
对于sapply，该选项为
sapply(v1, function(x) which.min(abs(v2 - x)))
#[1] 4 7 3 9 2 10 4 9 5 1
或与outer
max.col(-abs(outer(v1, v2, `-`)), 'first')
#[1] 4 7 3 9 2 10 4 9 5 1
或使用findInterval
i1 <- order(v1)
findInterval(v2, v1[i1])[i1]