equal.count()当显然可以创建没有重叠的分组时,为什么函数会创建重叠的带状疱疹.此外,重叠的基础是什么？
例如:
equal.count(1:100,4)
Data:
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
[23] 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44
[45] 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66
[67] 67 68 69 70 71 …假设我有一个整数向量:
> a<-sample(1:100,10)
> a
[1] 13 23 97 70 63 32 82 31 15 36
我想要一个包含这个向量的累积值的向量.也就是说,我想要矢量
13 36 133 203 266 298 380 411 426 462
实现此目的的一种方法是使用for循环.我更喜欢使用apply/lapply/sapply/...来实现它,但我能想到的唯一方法是:
sapply(1:length(a), function(x) {sum(a[1:x])})
[1] 13 36 133 203 266 298 380 411 426 462
这有效,但我想知道是否有更好的方法来做到这一点.在那儿？
(这可能是一个不好的例子,但一般来说,有没有办法访问被迭代的列表元素,因为你知道这些元素相对于当前元素的位置？)
我想问的是,从算法上讲,优化速度的功能rowMeans()和colMeans()功能是什么？