我在 R 中有以下向量。将它们视为数字向量。
x = c(1,2,3,4,...100)
我想根据一些输入数字“局部因子”来“局部”随机化这个向量。例如，如果局部性因子为 3，则取前 3 个元素并随机化，然后是接下来的 3 个元素，依此类推。有没有一种有效的方法来做到这一点？我知道如果我使用样本，它会弄乱整个数组。提前致谢
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8
Arun 不喜欢我的另一个答案是多么低效，所以这里有一些非常适合他的东西；）
它只需要一次调用runif()and order()，并且根本不使用sample()。
x <- 1:100
k <- 3
n <- length(x)
x[order(rep(seq_len(ceiling(n/k)), each=k, length.out=n) + runif(n))]
# [1] 3 1 2 6 5 4 8 9 7 11 12 10 13 14 15 18 16 17
# [19] 20 19 21 23 22 24 27 25 26 29 28 30 33 31 32 36 34 35
# [37] 37 38 39 40 41 42 43 44 45 47 48 46 51 49 50 52 54 53
# [55] 55 57 56 58 60 59 62 63 61 66 64 65 68 67 69 71 70 72
# [73] 75 74 73 76 77 78 81 80 79 84 82 83 86 85 87 89 88 90
# [91] 93 92 91 94 96 95 97 98 99 100
于 2013-07-14T18:40:29.107 回答
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一般解决方案：
编辑：正如@MatthewLundberg 评论的那样，我指出的“x 中的重复数字”的问题可以通过处理来轻松克服seq_along(x)，这意味着结果值将是索引。所以，它会是这样的：
k <- 3
x <- c(2,2,1, 1,3,4, 4,6,5, 3)
x.s <- seq_along(x)
y <- sample(x.s)
x[unlist(split(y, (match(y, x.s)-1) %/% k), use.names = FALSE)]
# [1] 2 2 1 3 4 1 4 5 6 3
老答案：
这里的瓶颈是对 function 的调用量sample。只要您的号码不重复，我认为您只需通过sample以下方式调用即可：
k <- 3
x <- 1:20
y <- sample(x)
unlist(split(y, (match(y,x)-1) %/% k), use.names = FALSE)
# [1] 1 3 2 5 6 4 8 9 7 12 10 11 13 14 15 17 16 18 19 20
将所有内容放在一个函数中（我喜欢scramble@Roland 的名字）：
scramble <- function(x, k=3) {
x.s <- seq_along(x)
y.s <- sample(x.s)
idx <- unlist(split(y.s, (match(y.s, x.s)-1) %/% k), use.names = FALSE)
x[idx]
}
scramble(x, 3)
# [1] 2 1 2 3 4 1 5 4 6 3
scramble(x, 3)
# [1] 1 2 2 1 4 3 6 5 4 3
为了进一步减少答案（并更快地得到答案），请遵循@flodel 的评论：
scramble <- function(x, k=3L) {
x.s <- seq_along(x)
y.s <- sample(x.s)
x[unlist(split(x.s[y.s], (y.s-1) %/% k), use.names = FALSE)]
}
于 2013-07-14T15:21:42.533 回答
5
作为记录，引导包（与基本 R 一起提供）包含一个permutation.array()用于此目的的函数：
x <- 1:100
k <- 3
ii <- boot:::permutation.array(n = length(x),
R = 2,
strata = (seq_along(x) - 1) %/% k)[1,]
x[ii]
# [1] 2 1 3 6 5 4 9 7 8 12 11 10 15 13 14 16 18 17
# [19] 21 19 20 23 22 24 26 27 25 28 29 30 33 31 32 36 35 34
# [37] 38 39 37 41 40 42 43 44 45 46 47 48 51 50 49 53 52 54
# [55] 57 55 56 59 60 58 63 61 62 65 66 64 67 69 68 72 71 70
# [73] 75 73 74 76 77 78 79 80 81 82 83 84 86 87 85 89 88 90
# [91] 93 91 92 94 95 96 97 98 99 100
于 2013-07-14T16:08:10.900 回答
2
这将在最后删除元素（带有警告）：
locality <- 3
x <- 1:100
c(apply(matrix(x, nrow=locality, ncol=length(x) %/% locality), 2, sample))
## [1] 1 2 3 4 6 5 8 9 7 12 10 11 13 15 14 16 18 17 19 20 21 22 24 23 26 25 27 28 30 29 32 33 31 35 34 36 38 39 37
## [40] 42 40 41 43 44 45 47 48 46 51 49 50 54 52 53 55 57 56 58 59 60 62 61 63 64 65 66 67 69 68 71 72 70 74 75 73 78 77 76
## [79] 80 81 79 83 82 84 87 85 86 88 89 90 92 93 91 96 94 95 99 98 97
于 2013-07-14T15:19:17.183 回答
2
v <- 1:16
scramble <- function(vec,n) {
res <- tapply(vec,(seq_along(vec)+n-1)%/%n,
FUN=function(x) x[sample.int(length(x), size=length(x))])
unname(unlist(res))
}
set.seed(42)
scramble(v,3)
#[1] 3 2 1 6 5 4 9 7 8 12 10 11 15 13 14 16
scramble(v,4)
#[1] 2 3 1 4 5 8 6 7 10 12 9 11 14 15 16 13
于 2013-07-14T15:24:58.073 回答
1
我更喜欢马修的方法，但这是我解决问题的方法：
x <- 1:100
fact <- 3
y <- ceiling(length(x)/fact)
unlist(lapply(split(x, rep(1:y, each =fact)[1:length(x)]), function(x){
if (length(x)==1) return(x)
sample(x)
}), use.names = FALSE)
## [1] 3 1 2 6 4 5 8 9 7 11 10 12 13 15 14 17 16 18
## [19] 20 21 19 24 23 22 26 27 25 29 30 28 31 32 33 35 34 36
## [37] 39 37 38 41 42 40 45 43 44 47 46 48 51 49 50 52 53 54
## [55] 57 56 55 59 60 58 63 62 61 64 66 65 67 68 69 70 71 72
## [73] 75 73 74 77 76 78 80 79 81 82 84 83 85 86 87 90 89 88
## [91] 92 91 93 96 94 95 98 99 97 100
于 2013-07-14T15:20:08.857 回答