
R语言-找出向量或矩阵中的最大10个数
一、向量
最大10的数的索引(位置),可先按降序排序,得到索引号,然后将前10个取出即可。
建议方法:
order(x,decreasing=TRUE)[1:10]
过程详解:
1、测试数据x
> x
[1] 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.06 0.09 0.20 0.09 0.08 0.14 0.14 0.23
[15] 0.08 0.06 0.12 0.20 0.14 0.11 0.20 0.14 0.17 0.15 0.18 0.15 0.20 0.12
[29] 0.23 0.08 0.12 0.08 0.23 0.12 0.08 0.17 0.18 0.17 0.12 0.17 0.14 0.18
[43] 0.11 0.27 0.06
2、按降序排序
> order(x,decreasing=TRUE)
[1] 44 14 29 33 9 18 21 27 25 37 42 23 36 38 40 24 26 12 13 19 22 41 17 28
[25] 31 34 39 20 43 8 10 11 15 30 32 35 7 16 45 1 2 3 4 5 6
>
3、这里就能取出最大10个数的索引了
> order(x,decreasing=TRUE)[1:10]
[1] 44 14 29 33 9 18 21 27 25 37
4、可以看一下,这取出的10个数的索引是不是指向最大的十个数。
> x[order(x,decreasing=TRUE)[1:10]]
[1] 0.27 0.23 0.23 0.23 0.20 0.20 0.20 0.20 0.18 0.18
二、矩阵
首先设定有矩阵y,9行5列,求最大的10个数的索引。
> y
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 0.00 0.09 0.14 0.12 0.18
[2,] 0.00 0.08 0.11 0.23 0.17
[3,] 0.00 0.14 0.20 0.08 0.12
[4,] 0.00 0.14 0.14 0.12 0.17
[5,] 0.00 0.23 0.17 0.08 0.14
[6,] 0.00 0.08 0.15 0.23 0.18
[7,] 0.06 0.06 0.18 0.12 0.11
[8,] 0.09 0.12 0.15 0.08 0.27
[9,] 0.20 0.20 0.20 0.17 0.06
解答方法:
1、使用sore.list()进行排序
> arrayInd(sort.list(y,decreasing=T)[1:10],dim(y))
[,1] [,2]
[1,] 8 5
[2,] 5 2
[3,] 2 4
[4,] 6 4
[5,] 9 1
[6,] 9 2
[7,] 3 3
[8,] 9 3
[9,] 7 3
[10,] 1 5
2、使用order()函数进行排序
错误的方法:
> arrayInd(which(order(y, decreasing = TRUE) <= 10), dim(y))
[,1] [,2]
[1,] 5 1
[2,] 3 4
[3,] 4 4
[4,] 1 5
[5,] 4 5
[6,] 5 5
[7,] 6 5
[8,] 7 5
[9,] 8 5
[10,] 9 5
which(order(y, decreasing = TRUE) <= 10)含义是先将数据进行排序,然后取索引小于等于10的,最大的10个数在排完序后,索引不应是<=10,而是排在前10位的就是最大的10个数的索引。
正确的方法:
> arrayInd(order(y,decreasing=TRUE)[1:10],dim(y))
[,1] [,2]
[1,] 8 5
[2,] 5 2
[3,] 2 4
[4,] 6 4
[5,] 9 1
[6,] 9 2
[7,] 3 3
[8,] 9 3
[9,] 7 3
[10,] 1 5
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29