成对数据的适当数据结构及其功能扩展
成对数据的适当数据结构及其功能扩展
提问于 2012-07-05 15:51:51
这个问题分为两个部分。
- 它是R中的数据结构，允许存储配对数据:0:0 0.5:10 1:20(Python字典
{[0]:0, [0.5]:10, [1]:20}) 如何用一个班轮启动它？即在这种数据结构中将seq(0,1,by=0.5)与seq(0,10,by=5)耦合 - 假设我将
0.25添加到列表中，那么我希望邻居节点的加权平均值(自动)出现在数据集中，即元素0.25:5和配对集将是 0:0 0.25:5 0.5:10 1:20如果我添加元素0.3，那么它必须与5+(10-5)*(0.3-0.25)/(0.5-0.25)=6和要添加的0.3:6元素配对。
如何使用S4或Reference模型创建类，以便将此功能放入其中？
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2012-07-08 19:40:45
两列data.frame似乎是合适的：
xy <- data.frame(x = seq(0, 1, by = 0.5), y = seq(0, 20, by = 10))
xy
# x y
# 1 0.0 0
# 2 0.5 10
# 3 1.0 20然后，你要做的是一个线性插值，你可以用approx函数来实现。例如：
approx(xy$x, xy$y, xout = 0.3)
# $x
# [1] 0.3
#
# $y
# [1] 6如果要将该结果添加到data.frame中，可以执行以下操作：
xy <- as.data.frame(approx(xy$x, xy$y, xout = sort(c(xy$x, 0.3))))
xy
# x y
# 1 0.0 0
# 2 0.3 6
# 3 0.5 10
# 4 1.0 20这有点贵，特别是当你打算一次加一个点的时候。相反，您可以一次添加所有的点，因为结果与添加它们的顺序无关：
add.points <- c(0.25, 0.3)
xy <- as.data.frame(approx(xy$x, xy$y, xout = sort(c(xy$x, add.points))))
xy
# x y
# 1 0.00 0
# 2 0.25 5
# 3 0.30 6
# 4 0.50 10
# 5 1.00 20Stack Overflow用户
发布于 2012-07-05 17:26:01
不太确定你得到了什么，但是也许包hash可能有你想要的东西
library(hash)
h<-hash(keys=seq(0,1,by=0.5),values=seq(0,10,by=5))
h[['0.25']]<-2.5可能是关于你问题的第一部分。http://cran.r-project.org/web/packages/hash/hash.pdf可能会暗示在第二个问题上有所帮助。
具有列表的类似结构
lst<-list()
lst<-seq(0,10,5)
names(lst)<-seq(0,1,0.5)
> lst['0.5']
0.5
5
lst['0.25']<-2.5对于第二部分，您可以构造一个简单的函数，用一个新的值更新散列/列表。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/11348049
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