根据近似的多个值过滤向量

Question

假设我想根据在向量 y:

中大约出现的值过滤向量 x

x <- c(1.123456789, 2.123456789, 3.123456789)
y <- c(1.12345, 2.12345)

如果我不想进行近似比较，我会使用 %in%:

x %in% y

[1] FALSE FALSE FALSE

我要求的结果是：

# something like: x %near_in% y

[1] TRUE TRUE FALSE

dplyr::near(x, y, tol) 函数的帮助文件提到“x, y: Numeric vectors to compare”，但这当然不完全正确，y 必须是 x的长度或单个值，因为 near() 所做的只是使用 abs() 函数：

near <- function (x, y, tol = .Machine$double.eps^0.5) 
{
    abs(x - y) < tol
}

如果我们这样做，我们会看到 abs() 获取 y 的值并重复它们直到需要（并非没有警告），我们得到：

abs(x - y)

[1] 0.000006789 0.000006789 2.000006789
Warning message:
In x - y : longer object length is not a multiple of shorter object length

我目前的解决方案是在y的元素上使用sapply()创建一个n x m矩阵（此处为3 x 2），然后使用apply()查看如果 any() 行（x 的值）中有 TRUE：

apply(sapply(y, function(y_val) near(x, y_val, 0.0001)), 1, any)

[1] TRUE TRUE FALSE

但这看起来很麻烦！如果我在 y 中有数千个值怎么办，我不会创建一个包含数千行的临时矩阵吗？还有更好的方法吗？

Answer 1

您可以 floor 或 round 值：

tol <- 1e-5
floor(x/tol)
#> [1] 112345 212345 312345
floor(y/tol)
#> [1] 112345 212345
floor(x/tol) %in% floor(y/tol)
#> [1]  TRUE  TRUE FALSE

Answer 2

我不太确定。但看看 DescTools 库，您可以在其中找到最接近的值：

library(DescTools)

y %in% sapply(x, function(i) Closest(y, i))

[1] TRUE TRUE

Filter a vector based on approximate multiple values