我需要创建一个函数,它采用两个整数 x
和 N
,其中 N > x
并返回一个维度向量 N
,除了组件 x
之外,它都有一个 1
。
我设法通过以下方式做到了,
Function=function(x,N){
vec=rep(0,N)
r=as.integer(x)
vec[r]=1
return(vec)
}
但是当我需要迭代过程并将其应用于大量实现时,速度非常慢。另一方面,我的一个 friend 能够用 python 的单个函数(我认为是“OneHotEncoder”)做同样的事情,而且速度非常快。
我想知道 R 中是否有适合此目的的函数。
最佳答案
沿着@Axeman所说的,您应该考虑是否可以以矢量化方式找到one-hot-encoding,即类似的东西
set.seed(1234)
x=sample.int(5,size=10,replace=TRUE)
x
# [1] 1 4 4 4 5 4 1 2 4 3
nC=max(x) #could be also larger (user-defined)
nR=length(x)
matrix(`[<-`(integer(nR*nC),(seq.int(nR)-1)*nC+x,1),
nR,nC,byrow=TRUE)
# [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
# [1,] 1 0 0 0 0
# [2,] 0 0 0 1 0
# [3,] 0 0 0 1 0
# [4,] 0 0 0 1 0
# [5,] 0 0 0 0 1
# [6,] 0 0 0 1 0
# [7,] 1 0 0 0 0
# [8,] 0 1 0 0 0
# [9,] 0 0 0 1 0
# [10,] 0 0 1 0 0
将
model.matrix
方法与上面给出的方法进行比较:#longer input vector
x=sample.int(5,size=1e4,replace=TRUE)
oneHotMtx=function(x) {
nC=max(x) #could be also larger (user-defined)
nR=length(x)
matrix(`[<-`(integer(nR*nC),(seq.int(nR)-1)*nC+x,1),
nR,nC,byrow=TRUE)
}
oneHotMdl=function(x) {
xf = factor(x)
model.matrix(~xf+0)
}
oneHotMdl2=function(x) {
#version without factor conversion
model.matrix(~x+0)
}
xf=factor(x)
library(microbenchmark)
microbenchmark(oneHotMtx(x),
oneHotMdl(x),
oneHotMdl2(xf),times=1e3)
#Unit: microseconds
# expr min lq mean median uq max neval cld
# oneHotMtx(x) 386.621 412.510 678.2977 416.4625 435.382 5394.265 1000 a
# oneHotMdl(x) 7363.481 7528.230 8823.8435 7629.8850 7851.019 261808.302 1000 c
#oneHotMdl2(xf) 4253.366 4377.784 5059.0979 4471.5315 4638.637 257106.400 1000 b
关于r - 一种热编码功能,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/50350968/