提高速度

Question

我有一个数组：

myarray<-array(rep(1:5,3*99), dim=c(9,3,99)) 

和的函数：

freq<-function(x){ 
    m<-names(which(table(x) == max(table(x)))); m<-as.numeric(m) 
if (length(m)>1){ m<-sample(m,1) } else m 
} 

我想看看在每个矩阵的阵列中，即myArray的第二列[ ，2，]并确定该列中最频繁的值。如果有2个或更多的频繁值，我想随机选择一个。要做到这一点，我写了上述功能，并将其应用到阵列使用：

apply(myarray[,2,],2,freq) 

这很好，但执行时间有点慢。

我相信它很慢，因为函数生成一个表并转换数据结构。 有没有更高效的方法？

在做了一些阅读之后，我发现tabulate（）是获取向量中出现频率的最快方法。

我有这么远：

f<-function(x){ 
    a<-which.max(tabulate(x)) 
if (length(a)>1) {a<-sample(a,1)} else {a} 
} 

但which.max部分不工作，因为它总是返回的第一个值。一旦我从列表中得到结果，我如何才能列出最频繁发生的数字？

Answer 1

您可以使用nnet::which.is.max，它随机打破关系而不是取第一个值。