从另一个随机选择其某些值的向量创建一个向量，但按顺序并在所选值之间具有最小距离？ 数据

如何解决从另一个随机选择其某些值的向量创建一个向量，但按顺序并在所选值之间具有最小距离？ 数据

我有一个数字向量，我想随机但按顺序选择其中一些。我怎么办？

例如：

vector <- runif(10,min=0,max=101)
vector 

  [1] 35.956732 67.608039 20.099881 23.184217  9.157408 34.105185 97.459770 25.805254 74.537667 18.865662

我可以使用哪个代码来创建一个新的向量，例如包含 10 个值中的 4 个，并且要求这四个值与原始向量的顺序相同？也就是说，向量不能是9.157408 67.608039 74.537667 97.459770，而是67.608039 9.157408 97.459770 74.537667。

任何帮助都会很棒。提前致谢。

第二部分（更新）

如果我想在连续选定的值之间有一定数量的步长怎么办？

也就是说，如果我有这个向量：

[1] 2.1 3.4 1.6 8.9 2.3 5.4 6.4 1.3 10.8 3.7 13.4 2.4 5.4 6.8

如何从这 14 个值中选择 3 个，附加条件是两个选定值之间必须至少有 3 个未选定值。例如，选定的向量可以是 2.1 5.4 6.8，但不能是 1.6 5.4 10.8。

解决方法

我们可以从sample中vector 4个元素，然后match得到索引和子集vector

v1 <- sample(vector,4)
vector[match(v1,vector)]

---

如果我们需要每 4 个 sample 1 个元素，我们可以通过指定 rollapply 和 width 来使用 by

library(zoo)
rollapply(v2,4,by = 4,FUN = function(x) sample(x,1))
#[1] 1.6 1.3 2.4

---

或者使用循环

out <- c()
flag <- TRUE
i <- 1
while(flag) {
    if((i + 4) > length(v2)) {
    break
      flag <- FALSE
      
    }
    
    i1 <- i:(i + 2)
    
    tmp <- sample(i1,1)
    out <- c(out,tmp)

    i <- tmp + 3
    

}

out
#[1]  3  7 11

数据

v2 <- c(2.1,3.4,1.6,8.9,2.3,5.4,6.4,1.3,10.8,3.7,13.4,2.4,6.8)

,

这是您要找的吗？只需使用 sort 函数进行排序。

vector <- runif(10,min=0,max=101)
n <- 5
i <- sort(sample(seq_along(vector),n))
vector[i]

,

一种选择是使用 caret package 中的 createDataPartition() 函数，例如

library(caret)
vector <- runif(10,max=101)
vector
#>[1] 49.12759 37.39169 99.31837 39.22023 23.15373 62.95305 13.79056 97.71442
#>[9] 52.02225 16.47010

sampling_index <- createDataPartition(y = vector,times = 1,p = 0.3,list = FALSE)
vector[sampling_index]
#>[1] 49.12759 39.22023 23.15373 97.71442

,

试试sample点赞

vector[sort(sample(length(vector),4))]

或

vector[head(which(sample(c(TRUE,FALSE),length(vector),replace = TRUE)),4)]

---

更新

如果您对随机索引之间的最小间距有限制，可以尝试以下代码：

• 非优化方法

f1 <- function(vec,n,min_spacing = 4) {
  idx <- seq_along(vec)
  repeat {
    k <- sort(sample(idx,n))
    if (all(diff(k)>=min_spacing)) break
  }
  vec[k]
}

• 优化方法

f2 <- function(vec,min_spacing = 4) {
  u <- unname(tapply(vec,ceiling(seq_along(vec) / min_spacing),sample,size = 1))
  head(u[seq(1,length(u),by = 2)],n)
}