如何在给定 R 向量中连续值的长度的情况下找到连续值的起始位置？

要找到给定 R 向量中连续值的长度的连续值的起始位置，我们可以按照以下步骤操作：

  • 首先，创建一个包含重复值的向量。
  • 找到运行长度。
  • 创建一个值为 FALSE 的向量，其大小与向量相同。
  • 通过将给定长度的连续值的运行长度设置为 TRUE 来找到起始位置。

创建向量

让我们创建一个包含许多重复项的向量，以便我们可以获得相同的连续值：

 现场演示

x<-sample(0:2,250,replace=TRUE)
x

执行上述脚本后，会生成以下输出（由于随机化，此输出会在您的系统上有所不同）：

[1] 0 2 2 0 2 1 2 2 2 1 1 1 0 1 0 2 0 2 2 1 2 2 1 0 2 1 2 0 2 0 0 2 2 0 0 2 2
[38] 0 2 0 1 2 2 1 2 2 1 0 2 2 2 0 1 2 2 2 2 2 1 2 2 2 0 0 2 0 0 0 2 1 2 1 2 2
[75] 2 1 0 1 0 1 2 0 1 0 2 0 1 2 2 2 1 0 2 1 2 2 0 2 0 0 1 0 1 1 0 0 1 2 1 0 1
[112] 0 1 1 0 0 0 2 2 0 1 1 0 1 0 0 2 1 2 2 1 0 0 1 0 0 0 2 0 2 2 0 0 2 1 1 0 0
[149] 2 0 2 0 1 1 1 1 0 2 1 0 0 2 2 1 1 0 1 2 0 0 0 2 2 1 2 0 2 0 1 1 2 0 2 0 2
[186] 0 0 1 0 0 0 1 2 0 0 2 1 1 2 1 0 1 0 1 1 2 1 0 1 0 0 1 1 0 2 0 1 1 1 2 0 0
[223] 1 0 2 1 2 1 1 2 2 1 2 1 0 1 2 2 0 0 2 1 2 2 2 2 2 1 2 0

找到运行长度

使用 rle 函数查找向量中值的运行长度：

 现场演示

x<-sample(0:2,250,replace=TRUE)
Run_tab<-rle(x)
Run_tab

输出

Run Length Encoding
lengths: int [1:175] 1 2 1 1 1 3 3 1 1 1 ...
values : int [1:175] 0 2 0 2 1 2 1 0 1 0 ...

创建一个值为 FALSE 的向量

使用 rep 函数创建一个大小与上述向量相同且每个值都为 FALSE 的向量：

 现场演示

x<-sample(0:2,250,replace=TRUE)
Run_tab<-rle(x)
Length_x<-rep(FALSE,length(x))
Length_x

输出

[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[13] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[25] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[37] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[49] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[61] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[73] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[85] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[97] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[109] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[121] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[133] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[145] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[157] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[169] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[181] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[193] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[205] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[217] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[229] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[241] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE

使用 TRUE 查找起始位置

使用 sequence 函数通过将运行长度 2 或更大设置为 TRUE 来查找起始位置：

 现场演示

x<-sample(0:2,250,replace=TRUE)
Run_tab<-rle(x)
Length_x<-rep(FALSE,length(x))
Length_x[sequence(Run_tab$lengths)==1]<-Run_tab$lengths>= 2 &
Run_tab$values==2
Length_x

输出

[1] FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[13] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
[25] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE
[37] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
[49] TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
[61] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[73] TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[85] FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE
[97] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[109] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
[121] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
[133] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
[145] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[157] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[169] FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[181] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[193] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[205] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[217] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[229] FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
[241] FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE

更新于： 2021-08-13

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