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r - Rでの行列のダウンサンプリング
比較的高次元 (100X500000) の行列 Q があり、それをダウンサンプリングしたいと考えています。ダウンサンプルで、例を挙げて説明します。
Q =
ダウンサンプル サイズ = n。sum(Q) = 20 個のボールの瓶から n 個のボールを描画したいと考えています。各ボールは、行列の異なるインデックス ペアに対応する 6 つの方法のうちの 1 つに色付けされています。Aの色のボールが1つ、Bの色のボールが4つ、というように、n個のボールを置き換えずに描いているようなものです。
マトリックスと同じ形式で返してほしい。戻り値の一例。たとえば、downsample(Q, 3) =
私のアプローチは、サンプルを使用しようとしています:
ただし、これの問題は、サンプルが 1:length(as.vector(Q)) を私が持っているすべてのボールと見なすため、長さ(as.vector(Q)) 以外のボールを描画できないことです。私のボールを交換します。
したがって、私の方法を適応させるには、このベクトルから 1 を減算して prob を更新し、何らかの for ループを使用してサンプルを 1 つずつ呼び出す必要があります。素敵なコードのようには聞こえません。
R に適した for ループの方法でこれを行うより良い方法はありますか?
arrays - Swift で n 番目ごとの要素を間引きまたは抽出することによるダウンサンプル収集の効率的な方法
n 番目ごとの要素を間引きまたは抽出して、長いコレクションをダウンサンプリングしようとしています。
配列拡張機能で得たものは次のとおりです。
元の配列には 50 ～ 100k のアイテムがあると予想しており、おそらく画面のネイティブ境界幅 (500 ～ 1k ポイント) にダウンサンプリングします。
これを行うためのより簡潔または効率的な方法はありますか?