r - R：找到最近的索引

Question

我有两个有几千点的向量，但在这里概括：

A <- c(10, 20, 30, 40, 50)
b <- c(13, 17, 20)

我怎样才能得到A最接近的指标b？预期的结果是c(1, 2, 2)。

我知道findInterval只能找到第一个出现，而不是最近的出现，而且我知道它which.min(abs(b[2] - A))正在变暖，但我无法弄清楚如何对其进行矢量化以使用 和 的长A向量b。

Answer 1

你可以把你的代码放在一个 sapply 中。我认为这与 for 循环具有相同的速度，因此在技术上并没有矢量化：

sapply(b,function(x)which.min(abs(x - A)))

Answer 2

FindInterval 让您非常接近。您只需要在它返回的偏移量和下一个偏移量之间进行选择：

#returns the nearest occurence of x in vec
nearest.vec <- function(x, vec)
{
    smallCandidate <- findInterval(x, vec, all.inside=TRUE)
    largeCandidate <- smallCandidate + 1
    #nudge is TRUE if large candidate is nearer, FALSE otherwise
    nudge <- 2 * x > vec[smallCandidate] + vec[largeCandidate]
    return(smallCandidate + nudge)
}

nearest.vec(b,A)

返回 (1,2,2)，并且在性能上应该与 FindInterval 相当。

Answer 3

这是一个使用 R 经常被忽视的outer功能的解决方案。不确定它是否会表现得更好，但它确实避免了sapply.

A <- c(10, 20, 30, 40, 50)
b <- c(13, 17, 20)

dist <- abs(outer(A, b, '-'))
result <- apply(dist, 2, which.min)

# [1] 1 2 2