r - R：根据数据计数生成直方图

Question

假设我有向量a：

c(1, 6, 2, 4.1, 1, 2)

和一个计数向量b：

c(2,3,2,1,1,0)

我想生成向量c：

c(1, 1, 6, 6, 6, 2, 2, 4.1, 1)

致电：

hist(c)

我该如何构建c，或者有没有办法直接从aand生成直方图b？请注意 中的重复项a以及不等间距。

需要矢量化解决方案。a并且b对于 lapply 和朋友来说太大了。

Answer 1

?rep

> rep(a, b)
[1] 1.0 1.0 6.0 6.0 6.0 2.0 2.0 4.1 1.0
> 

---

编辑，因为我很好奇！

a <- sample(1:10, 1e6, replace=TRUE)
b <- sample(1:10, 1e6, replace=TRUE)

> system.time(rep(a, b))
   user  system elapsed 
  0.140   0.016   0.156 
> system.time(inverse.rle(list(lengths=b, values=a)))
   user  system elapsed 
  0.024   0.004   0.028 

Answer 2

只是为了不同的东西rep：

> inverse.rle(list(lengths=b,values=a))
[1] 1.0 1.0 6.0 6.0 6.0 2.0 2.0 4.1 1.0

Answer 3

一些基准测试和更快的解决方案。rep.int是rep标准用例中更快的实现（来自?rep）

rep.int(a, b)

我不相信上面的基准测试

inverse.rle只是rep.int. rep.int应该比rep. 我认为的wrapper组件inverse.rle应该比解释rep()为原始函数慢

一些微基准测试

library(microbenchmark)

microbenchmark(rep(a,b), rep.int(a,b), 
      inverse.rle(list(values = a, lengths =b)))
Unit: milliseconds
                                        expr      min       lq   median       uq
1 inverse.rle(list(values = a, lengths = b)) 29.06968 29.26267 29.36191 29.67501
2                                  rep(a, b) 25.65125 25.76246 25.84869 26.52348
3                              rep.int(a, b) 20.38604 23.31840 23.38940 23.69600
       max
1 72.80645
2 69.00169
3 66.40759

内容不多，但rep.int似乎是赢家——它应该如此。