R语言入门——离散的高维变量的数据生成
R语言入门——离散的高维变量的数据生成目录
[*]0引言
[*]1、函数代码及其结果
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[*]1.1、固定取值空间的情况
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[*]案例1.1
[*]案例1.2
[*]1.2、每个参数空间长度不固定
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[*]案例2.1
[*]案例2.2
[*]案例2.3
[*]2、总结
0引言今天应同学需求，写了个关于生成任意高维离散参数的组合数据。具体要求如下:
[*]需要生成k个取值离散参数
[*]每一个参数取值有限
为了更好的理解需求，给出一个比较常见的例子。由X1和X2两个参数，每个参数取值为0和1。需要生成的结果如下：
X1X2
00
01
11
10
但是想产生任意维度，每个维度的取值空间不同的数据该怎么办？下面是我的解决方案和大家分享一下。1、函数代码及其结果1.1、固定取值空间的情况为了找寻思路先来个情况比较特殊的。嘿嘿，不多解释直接上代码：# 1、参数空间固定# n是参数个数，C是每个参数的取值空间fun <- function(n = 3, C = C){ Data <- c() p = length(C) for(i in 1:n){ Data <- cbind(Data, rep(C, each = p^(n-i), time = p^(i-1))) } Data}
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接下来是这个代码使用案例：案例1.1## 参数空间# 生成数据> C <- c(0, 2, 3)> # 两个参数> fun(n = 2, C = C) [,1] [,2] 0 0 0 2 0 3 2 0 2 2 2 3 3 0 3 2 3 3> fun(n = 3, C = C) # 增加变量个数 [,1] [,2] [,3] 0 0 0 0 0 2 0 0 3 0 2 0 0 2 2 0 2 3 0 3 0 0 3 2 0 3 3 2 0 0 2 0 2 2 0 3 2 2 0 2 2 2 2 2 3 2 3 0 2 3 2 2 3 3 3 0 0 3 0 2 3 0 3 3 2 0 3 2 2 3 2 3 3 3 0 3 3 2 3 3 3
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案例1.2# 改变空间> C <- c(0, 2, 3, 4)> fun(n = 2, C = C) [,1] [,2] 0 0 0 2 0 3 0 4 2 0 2 2 2 3 2 4 3 0 3 2 3 3 3 4 4 0 4 2 4 3 4 4
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1.2、每个参数空间长度不固定依然直接给出函数：fun2 <- function(n = 3, ...){ arg = list(...) p <- c() for(k in 1:n){ p <- length(arg[]) } Data <- c() for(i in 1:n){ Data <- cbind(Data, rep(arg[], each = prod(p)/prod(p), time = prod(p)/p)) } Data}
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案例2.1两个参数，空间长度不同。# 生成数据> C1 <- c(1, 2)> C2 <- c(3, 4, 5)> C3 <- c(6, 7)> # 函数调用> fun2(n = 2, C1, C2) [,1] [,2] 1 3 1 4 1 5 2 3 2 4 2 5
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案例2.2两个参数，空间长度相同，可以发现对于空间长度相同的参数也可以使用fun2来实现。# 注:数据使用案例2.1中的数据> fun2(n = 2, C1, C3) [,1] [,2] 1 6 1 7 2 6 2 7
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案例2.3三个参数，不同状态空间。# 注:数据使用案例2.1中的数据> fun2(n = 3, C1, C2, C3) [,1] [,2] [,3] 1 3 6 1 3 7 1 4 6 1 4 7 1 5 6 1 5 7 2 3 6 2 3 7 2 4 6 2 4 7 2 5 6 2 5 7
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2、总结上述函数的核心思想在于对rep函数的each和time参数的灵活应用以及高中数列的知识。再写不同参数空间的数据生成函数fun2时，还应该注意输入参数...的使用使函数使用更加方便。
最后欢迎大家发现错误及时在评论区指出，若有更好的方法在评论区域给出一起学习探讨。
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