r - 随机的矢量化并行选择？

Question

我有两个具有 200 个数值的向量“H”和“L”。我想创建一个名为“HL”的第三个向量，其中包含来自 H 和 L 的 200 个随机样本。但是，我希望它们是并行选择的，就像 pmin 和 pmax 函数一样。

简化示例:

H <- 1:5
L <- 6:10

# rbind(H,L)
#   [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
# H    1    2    3    4    5
# L    6    7    8    9   10
# intended result is then a random pick from each 'column' shown above, e.g:

HL <- c(6,2,8,4,10)

有没有不用循环的方法？

任何建议将不胜感激谢谢

Answer 1

您只需要来自伯努利(即 0 或 1)分布的 N 个样本，其中 N是 H/L 中值的数量。然后，您使用采样分别从 H 或 L 中挑选。使用 ifelse确保您需要的“平行选择”。

set.seed(1)
N <- length(H)
HorL <- rbinom(N, 1, 0.5)

# the select
results <- ifelse(HorL, H, L)

results
# [1]  6  7  3  4 10

这一切都包含在一个漂亮的衬垫中:

ifelse( rbinom(H, 1, 0.5), H, L)

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来自@Arun:一种(相对)更快的实现方式(不需要 ifelse )是:

idx <- which(!as.logical(rbinom(H, 1, 0.5)))
vv <- H
vv[idx] <- L[idx]

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说明

@Gabriel，这个想法是您从两个选项中选择一个。您可以有效地抛硬币，如果正面朝上，则从 H 中选择，如果反面，则从 L 中选择。这是伯努利分布，更一般的形式是二项式分布。 R 有一种工具可以提供这种方式的随机数。

因此我们向 R 请求 N其中许多，然后相应地从 H 或 L 中选择。

“select from ..”部分是 R诡计。

• 注意我们可以想到0, 1作为TRUE, FALSE或 A, B等

• 使用 ifelse方法应该是不言自明的。如果为真，则从一个来源中选择，如果为假，则从另一个来源中选择。

Arun 的方法更有创意。他的方法使用相同的“掷硬币”机制在集合之间进行选择，但具有速度优势。 (我们说的是纳秒，但仍然如此)。他的方法基本上是这样说的:

• 从一组开始，比如 H。
• 抛硬币。
• 每当硬币出现反面时，将 H 的那个元素替换为 L 的相同索引元素。(请注意，“相同索引”方面就是您所说的“并行选择”)