我有一个向量,想找到第一个大于100的值的位置。
大多数基于的答案
和max
在遍历整个向量时都很慢(尤其是对于长向量):
x
位置
将只计算条件,直到它遇到第一个TRUE值,并立即返回相应的索引,而不继续遍历向量的其余部分。
# Randomly generate a suitable vector
v <- sample(50:150, size = 50, replace = TRUE)
Position(function(x) x > 100, v)
# Randomly generate a suitable vector
set.seed(0)
v <- sample(50:150, size = 50, replace = TRUE)
min(which(v > 100))
我一直在尽力,但还没有达到目的。我试图迭代向量(df$sample)中的值,并找到比当前值小20%的值的第一个连续发生率。我试图为每一行(示例)找到这个值,并将找到的值的日期打印到新的列中。 这是我的 df: 我尝试过使用Position()或which()。我想也许我可以用for循环来包装它们中的任何一个,但我的尝试并不完全正确。 或 我甚至找到了一个dply示例,它接近我所寻找的。 理想情况下
我在 R 中有两个向量: 我需要一个x数据框,并且y中的最小值大于x,因此这是我要寻找的结果集: 我尝试了子集,例如: 但是当然,这是行不通的。有什么想法吗?
假设我有一个数组, 并且我想要第一个值的索引大于65(即)。在Numpy中完成此任务的最快方法是什么(因为我的实际数据集要大得多)?
我需要找到高于指定阈值的的第一个和最后一个元素。我找到了以下解决方案,这是有效的,但它看起来有点令人费解。有没有更简单/更蟒蛇的方式?
我需要得到一个32位数字中的1位数字,其中只有一个1位(总是)。在C++或ASM中最快的方法。 例如