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我得到了这个向量:
set.seed(123)
vector <- sort(sample(0:1000, 500, replace=FALSE))
q <- quantile(vector, probs = seq(0,1,0.1))
> 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
> 4.0 102.6 191.6 292.4 390.6 480.5 598.2 698.6 796.6 900.1 1000.0
result = c(4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4......102.6,102.6,102.6,102.6,102.6,102.6,102.6,.....191.6......)
最佳答案
我们可以使用 findInterval
as.numeric(q[findInterval(vector, q)])
[1] 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0
[22] 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0
[43] 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 102.6 102.6 102.6 102.6 102.6 102.6 102.6 102.6 102.6 102.6 102.6 102.6 102.6
[64] 102.6 102.6 102.6 102.6 102.6 102.6 102.6 102.6 102.6 102.6 102.6 102.6 102.6 102.6 102.6 102.6 102.6 102.6 102.6 102.6 102.6
[85] 102.6 102.6 102.6 102.6 102.6 102.6 102.6 102.6 102.6 102.6 102.6 102.6 102.6 102.6 102.6 102.6 191.6 191.6 191.6 191.6 191.6
[106] 191.6 191.6 191.6 191.6 191.6 191.6 191.6 191.6 191.6 191.6 191.6 191.6 191.6 191.6 191.6 191.6 191.6 191.6 191.6 191.6 191.6
[127] 191.6 191.6 191.6 191.6 191.6 191.6 191.6 191.6 191.6 191.6 191.6 191.6 191.6 191.6 191.6 191.6 191.6 191.6 191.6 191.6 191.6
[148] 191.6 191.6 191.6 292.4 292.4 292.4 292.4 292.4 292.4 292.4 292.4 292.4 292.4 292.4 292.4 292.4 292.4 292.4 292.4 292.4 292.4
[169] 292.4 292.4 292.4 292.4 292.4 292.4 292.4 292.4 292.4 292.4 292.4 292.4 292.4 292.4 292.4 292.4 292.4 292.4 292.4 292.4 292.4
[190] 292.4 292.4 292.4 292.4 292.4 292.4 292.4 292.4 292.4 292.4 292.4 390.6 390.6 390.6 390.6 390.6 390.6 390.6 390.6 390.6 390.6
[211] 390.6 390.6 390.6 390.6 390.6 390.6 390.6 390.6 390.6 390.6 390.6 390.6 390.6 390.6 390.6 390.6 390.6 390.6 390.6 390.6 390.6
[232] 390.6 390.6 390.6 390.6 390.6 390.6 390.6 390.6 390.6 390.6 390.6 390.6 390.6 390.6 390.6 390.6 390.6 390.6 390.6 480.5 480.5
[253] 480.5 480.5 480.5 480.5 480.5 480.5 480.5 480.5 480.5 480.5 480.5 480.5 480.5 480.5 480.5 480.5 480.5 480.5 480.5 480.5 480.5
[274] 480.5 480.5 480.5 480.5 480.5 480.5 480.5 480.5 480.5 480.5 480.5 480.5 480.5 480.5 480.5 480.5 480.5 480.5 480.5 480.5 480.5
[295] 480.5 480.5 480.5 480.5 480.5 480.5 598.2 598.2 598.2 598.2 598.2 598.2 598.2 598.2 598.2 598.2 598.2 598.2 598.2 598.2 598.2
[316] 598.2 598.2 598.2 598.2 598.2 598.2 598.2 598.2 598.2 598.2 598.2 598.2 598.2 598.2 598.2 598.2 598.2 598.2 598.2 598.2 598.2
[337] 598.2 598.2 598.2 598.2 598.2 598.2 598.2 598.2 598.2 598.2 598.2 598.2 598.2 598.2 698.6 698.6 698.6 698.6 698.6 698.6 698.6
[358] 698.6 698.6 698.6 698.6 698.6 698.6 698.6 698.6 698.6 698.6 698.6 698.6 698.6 698.6 698.6 698.6 698.6 698.6 698.6 698.6 698.6
[379] 698.6 698.6 698.6 698.6 698.6 698.6 698.6 698.6 698.6 698.6 698.6 698.6 698.6 698.6 698.6 698.6 698.6 698.6 698.6 698.6 698.6
[400] 698.6 796.6 796.6 796.6 796.6 796.6 796.6 796.6 796.6 796.6 796.6 796.6 796.6 796.6 796.6 796.6 796.6 796.6 796.6 796.6 796.6
[421] 796.6 796.6 796.6 796.6 796.6 796.6 796.6 796.6 796.6 796.6 796.6 796.6 796.6 796.6 796.6 796.6 796.6 796.6 796.6 796.6 796.6
[442] 796.6 796.6 796.6 796.6 796.6 796.6 796.6 796.6 796.6 900.1 900.1 900.1 900.1 900.1 900.1 900.1 900.1 900.1 900.1 900.1 900.1
[463] 900.1 900.1 900.1 900.1 900.1 900.1 900.1 900.1 900.1 900.1 900.1 900.1 900.1 900.1 900.1 900.1 900.1 900.1 900.1 900.1 900.1
[484] 900.1 900.1 900.1 900.1 900.1 900.1 900.1 900.1 900.1 900.1 900.1 900.1 900.1 900.1 900.1 900.1 1000.0
关于r - 根据分位数的接近程度更改向量的值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/67766337/
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我目前正在研究数据库，我看到 degree 和 cardinality 用作相同的术语，或在某些其他学位定义为否。关系中涉及的实体的数量，并进一步分类为一元、二元和三元。 某些放置度数定义为关系类型的
我是一名优秀的程序员,十分优秀！