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我设法写了一个for loop来比较以下向量中的字母：

bases <- c("G","C","A","T")
test <- sample(bases, replace=T, 20)

test将返回

[1] "T" "G" "T" "G" "C" "A" "A" "G" "A" "C" "A" "T" "T" "T" "T" "C" "A" "G" "G" "C"

使用该功能，Comp()我可以检查一个字母是否与下一个字母匹配

Comp <- function(data)
{
    output <- vector()
    for(i in 1:(length(data)-1))
    {
    if(data[i]==data[i+1])
        {
        output[i] <-1
        }
        else
        {
        output[i] <-0
        }
    }
    return(output)
}

导致;

> Comp(test)
 [1] 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 0

这是有效的，但是数量很大时速度很慢。为此我尝试了sapply()

Comp <- function(x,i) if(x[i]==x[i+1]) 1 else 0
unlist(lapply(test, Comp, test))

不幸的是它不起作用......（Error in i + 1 : non-numeric argument to binary operator）我无法弄清楚如何访问向量中的前一个字母来比较它。此外length(data)-1，“不比较”最后一个字母的 , 可能会成为一个问题。

谢谢大家的帮助！

干杯幸运

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3 回答 3

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只是“滞后”test和使用==，这是矢量化的。

bases <- c("G","C","A","T")
set.seed(21)
test <- sample(bases, replace=TRUE, 20)
lag.test <- c(tail(test,-1),NA)
#lag.test <- c(NA,head(test,-1))
test == lag.test

更新：

此外，您的Comp函数很慢，因为您没有指定output初始化它的长度。我怀疑您正在尝试预分配，但vector()创建了一个长度为零的向量，必须在循环的每次迭代期间扩展该向量。如果您将调用更改为 ，您的Comp功能会明显更快。vector()vector(length=NROW(data)-1)

set.seed(21)
test <- sample(bases, replace=T, 1e5)
system.time(orig <- Comp(test))
#    user  system elapsed 
#  34.760   0.010  34.884 
system.time(prealloc <- Comp.prealloc(test))
#    user  system elapsed 
#    1.18    0.00    1.19 
identical(orig, prealloc)
# [1] TRUE
于 2011-08-05T11:24:33.517 回答
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正如@Joshua 所写，您当然应该使用矢量化 - 它更有效。...但仅供参考，您的Comp功能仍然可以优化一点。

比较的结果是TRUE/FALSE哪个是1/0. 此外，确保结果是整数而不是数字会消耗一半的内存。

Comp.opt <- function(data)
{
    output <- integer(length(data)-1L)
    for(i in seq_along(output))
    {
        output[[i]] <- (data[[i]]==data[[i+1L]])
    }
    return(output)
}

...和速度差异：

> system.time(orig <- Comp(test))
   user  system elapsed 
  21.10    0.00   21.11 
> system.time(prealloc <- Comp.prealloc(test))
   user  system elapsed 
   0.49    0.00    0.49 
> system.time(opt <- Comp.opt(test))
   user  system elapsed 
   0.41    0.00    0.40 
> all.equal(opt, orig) # opt is integer, orig is double
[1] TRUE
于 2011-08-05T15:53:21.820 回答
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看看这个：

> x = c("T", "G", "T", "G", "G","T","T","T")
> 
> res = sequence(rle(x)$lengths)-1
> 
> dt = data.frame(x,res)
> 
> dt
  x res
1 T   0
2 G   0
3 T   0
4 G   0
5 G   1
6 T   0
7 T   1
8 T   2

可能工作得更快。

于 2015-08-07T10:37:22.510 回答