向量化 R 循环以对向量部分求和

Question

我想对向量的某些部分求和。这些部分的长度由另一个向量给出，比方说 L = c(3,4)。其元素应该相加的向量是 vec = c(3,4,2,6,5,8,1) 和 length(vec) = sum(L)。结果，我想要一个向量 sigma，它包含 sum(vec[1:L[1]]) 和 sum(vec[(L[1]+1):L[2]]) 的总和，或者在这个例子中 sum(vec[1:3]) 和 sum(vec[4:7])。在这个小例子中，解决方案是：sigma[1] = 3+4+2 = 9 和 sigma[2] = 6+5+8+1 = 20。请注意，这只是一个小例子，通常 L 和 vec 有更多的元素。

我想快速解决我的问题。可能通过以下循环的矢量化达到：

L = c(3,4)       #length of sections
vec = c(3,4,2,6,5,8,1)  #creating vector for summation
L_cum = c(0,cumsum(L))  #creating vector for the length of sections with needed indices
sigma = 0
for(i in 1:length(L)){
 sigma[i] = sum(vec[(L_cum[i]+1):L_cum[i+1]])  #summation over vec[1:3] and vec[4:7]
}

Answer 1

你应该使用

x <- rep(seq_along(L), L) # from akrun's comment
tapply(vec, x, sum)
 1  2 
 9 20

Answer 2

这也应该有效

diff(c(0,cumsum(vec)[cumsum(L)]))

向量化 R 循环以对向量部分求和

Vectorizing R loop for summation over vector section

for-loop

r

vectorization