Каков наилучший способ оптимизировать эту функцию цикла for (от буквы к цифре)?

У меня есть входной поток очищенных букв, который я хочу преобразовать в вектор чисел от 1 до 27 (все буквы, включая пробел). Я не могу представить, что вложенный цикл for - лучший способ сделать это. Можно ли без петель?

space_letters = append(letters, " ")

text_to_numbers = function (input_stream) {

  input_stream = unlist(strsplit(input_stream, split = ""))

  for(i in 1:length(input_stream)) {
    for(j in 1:length(space_letters) {
      if(input_stream[i] == space_letters[j]) {
        input_stream[i] = j
      }
    }
  }
  return(as.integer(input_stream))
}

r for-loop optimization letter
person Benjamin Jordan    schedule 01.10.2018    source источник
comment
можете ли вы добавить, как должен выглядеть желаемый результат. Требуемое поведение не ясно   -  person dww    schedule 02.10.2018
comment
В принципе, если я введу abcdef, он должен вернуться (1,2,3,4,5,6). Если я вставлю кошку, она должна вернуться (20,8,5,27,3,1,20). Так что просто превращая буквы в соответствующий номер.   -  person Benjamin Jordan    schedule 02.10.2018

Ответы (5)


arrow_upward
2
arrow_downward

Вот базовая альтернатива R с использованием match

text_to_numbers <- function(ss)
    as.numeric(sapply(strsplit(ss, ""), function(x) match(x, c(letters, " "))))

text_to_numbers("abcdef")
#[1] 1 2 3 4 5 6

text_to_numbers("the cat")
#[1] 20  8  5 27  3  1 20

Или эквивалент purrr/stringr:

library(tidyverse)
text_to_numbers <- function(ss)
    map_int(str_split(ss, "", simplify = T), ~match(.x, c(letters, " ")))
person Maurits Evers    schedule 02.10.2018

arrow_upward
2
arrow_downward

Поскольку вы определили проблему, другим возможным решением является использование кодировки ASCII для получения желаемых числовых кодов.

v <- 'AbcdefGHijklmnopqrstuvwxyz '

char_to_num <- function(x) {
    v <- as.numeric(charToRaw(tolower(x))) - 96
    ifelse(v==-64, 27, v)
}

char_to_num(v)

[1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27
person Patricio Moracho    schedule 02.10.2018
comment
вы также можете использовать v <- utf8ToInt(tolower(x)) - 96 - person Onyambu; 02.10.2018

arrow_upward
0
arrow_downward

Вот один из способов base-R с использованием именованного вектора в качестве структуры данных в стиле словаря. Вы также можете сделать то же самое с функциями tidyverse, как показано ниже.

Обратите внимание, что, как написано, предполагается, что вы передаете векторы символов длины один; если вы хотите передать более длинные векторы, вам нужно немного изменить.

lipsum <- "lorem ipsum dolor sit amet consectetur adipiscing elit sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliqua ut enim ad minim veniam quis nostrud exercitation ullamco laboris nisi ut aliquip ex ea commodo consequat duis aute irure dolor in reprehenderit in voluptate velit esse cillum dolore eu fugiat nulla pariatur excepteur sint occaecat cupidatat non proident sunt in culpa qui officia deserunt mollit anim id est laborum"

text_to_numbers <- function (input_stream) {
  lookup <- 1:27
  names(lookup) <- append(letters, " ")
  input_stream = unlist(strsplit(input_stream, split = ""))
  numbers <- sapply(input_stream, function(x) lookup[[x]])
  names(numbers) <- NULL
  return(numbers)
}
text_to_numbers(lipsum)
#>   [1] 12 15 18  5 13 27  9 16 19 21 13 27  4 15 12 15 18 27 19  9 20 27  1
#>  [24] 13  5 20 27  3 15 14 19  5  3 20  5 20 21 18 27  1  4  9 16  9 19  3
#>  [47]  9 14  7 27  5 12  9 20 27 19  5  4 27  4 15 27  5  9 21 19 13 15  4
#>  [70] 27 20  5 13 16 15 18 27  9 14  3  9  4  9  4 21 14 20 27 21 20 27 12
#>  [93]  1  2 15 18  5 27  5 20 27  4 15 12 15 18  5 27 13  1  7 14  1 27  1
#> [116] 12  9 17 21  1 27 21 20 27  5 14  9 13 27  1  4 27 13  9 14  9 13 27
#> [139] 22  5 14  9  1 13 27 17 21  9 19 27 14 15 19 20 18 21  4 27  5 24  5
#> [162] 18  3  9 20  1 20  9 15 14 27 21 12 12  1 13  3 15 27 12  1  2 15 18
#> [185]  9 19 27 14  9 19  9 27 21 20 27  1 12  9 17 21  9 16 27  5 24 27  5
#> [208]  1 27  3 15 13 13 15  4 15 27  3 15 14 19  5 17 21  1 20 27  4 21  9
#> [231] 19 27  1 21 20  5 27  9 18 21 18  5 27  4 15 12 15 18 27  9 14 27 18
#> [254]  5 16 18  5  8  5 14  4  5 18  9 20 27  9 14 27 22 15 12 21 16 20  1
#> [277] 20  5 27 22  5 12  9 20 27  5 19 19  5 27  3  9 12 12 21 13 27  4 15
#> [300] 12 15 18  5 27  5 21 27  6 21  7  9  1 20 27 14 21 12 12  1 27 16  1
#> [323] 18  9  1 20 21 18 27  5 24  3  5 16 20  5 21 18 27 19  9 14 20 27 15
#> [346]  3  3  1  5  3  1 20 27  3 21 16  9  4  1 20  1 20 27 14 15 14 27 16
#> [369] 18 15  9  4  5 14 20 27 19 21 14 20 27  9 14 27  3 21 12 16  1 27 17
#> [392] 21  9 27 15  6  6  9  3  9  1 27  4  5 19  5 18 21 14 20 27 13 15 12
#> [415] 12  9 20 27  1 14  9 13 27  9  4 27  5 19 20 27 12  1  2 15 18 21 13

library(tidyverse)
tidy_text_to_numbers <- function(input_stream){
  lookup <- 1:27 %>%
    set_names(append(letters, " "))
  input_stream %>%
    str_split("") %>%
    unlist %>%
    map_int(~ lookup[[.]])
}
tidy_text_to_numbers(lipsum)
#>   [1] 12 15 18  5 13 27  9 16 19 21 13 27  4 15 12 15 18 27 19  9 20 27  1
#>  [24] 13  5 20 27  3 15 14 19  5  3 20  5 20 21 18 27  1  4  9 16  9 19  3
#>  [47]  9 14  7 27  5 12  9 20 27 19  5  4 27  4 15 27  5  9 21 19 13 15  4
#>  [70] 27 20  5 13 16 15 18 27  9 14  3  9  4  9  4 21 14 20 27 21 20 27 12
#>  [93]  1  2 15 18  5 27  5 20 27  4 15 12 15 18  5 27 13  1  7 14  1 27  1
#> [116] 12  9 17 21  1 27 21 20 27  5 14  9 13 27  1  4 27 13  9 14  9 13 27
#> [139] 22  5 14  9  1 13 27 17 21  9 19 27 14 15 19 20 18 21  4 27  5 24  5
#> [162] 18  3  9 20  1 20  9 15 14 27 21 12 12  1 13  3 15 27 12  1  2 15 18
#> [185]  9 19 27 14  9 19  9 27 21 20 27  1 12  9 17 21  9 16 27  5 24 27  5
#> [208]  1 27  3 15 13 13 15  4 15 27  3 15 14 19  5 17 21  1 20 27  4 21  9
#> [231] 19 27  1 21 20  5 27  9 18 21 18  5 27  4 15 12 15 18 27  9 14 27 18
#> [254]  5 16 18  5  8  5 14  4  5 18  9 20 27  9 14 27 22 15 12 21 16 20  1
#> [277] 20  5 27 22  5 12  9 20 27  5 19 19  5 27  3  9 12 12 21 13 27  4 15
#> [300] 12 15 18  5 27  5 21 27  6 21  7  9  1 20 27 14 21 12 12  1 27 16  1
#> [323] 18  9  1 20 21 18 27  5 24  3  5 16 20  5 21 18 27 19  9 14 20 27 15
#> [346]  3  3  1  5  3  1 20 27  3 21 16  9  4  1 20  1 20 27 14 15 14 27 16
#> [369] 18 15  9  4  5 14 20 27 19 21 14 20 27  9 14 27  3 21 12 16  1 27 17
#> [392] 21  9 27 15  6  6  9  3  9  1 27  4  5 19  5 18 21 14 20 27 13 15 12
#> [415] 12  9 20 27  1 14  9 13 27  9  4 27  5 19 20 27 12  1  2 15 18 21 13

Создано 1 октября 2018 г. с помощью пакета reprex (v0.2.0).

person Calum You    schedule 02.10.2018

arrow_upward
0
arrow_downward

Вот альтернатива data.table со словарем, созданным setkey().

library(data.table)

input_stream  <- "lorem ipsum dolor sit amet consectetur adipiscing elit sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliqua ut enim ad minim veniam quis nostrud exercitation ullamco laboris nisi ut aliquip ex ea commodo consequat duis aute irure dolor in reprehenderit in voluptate velit esse cillum dolore eu fugiat nulla pariatur excepteur sint occaecat cupidatat non proident sunt in culpa qui officia deserunt mollit anim id est laborum"

dict <- data.table(number = 1:27, letter = append(letters, " "))
setkey(dict, letter)

dict[strsplit(input_stream , "")]$number

# [1] 12 15 18  5 13 27  9 16 19 21 13 27  4 15 12 15 18 27 19  9 20 27
# [23]  1 13  5 20 27  3 15 14 19  5  3 20  5 20 21 18 27  1  4  9 16  9
# [45] 19  3  9 14  7 27  5 12  9 20 27 19  5  4 27  4 15 27  5  9 21 19
# [67] 13 15  4 27 20  5 13 16 15 18 27  9 14  3  9  4  9  4 21 14 20 27
# [89] 21 20 27 12  1  2 15 18  5 27  5 20 27  4 15 12 15 18  5 27 13  1
# [111]  7 14  1 27  1 12  9 17 21  1 27 21 20 27  5 14  9 13 27  1  4 27
# [133] 13  9 14  9 13 27 22  5 14  9  1 13 27 17 21  9 19 27 14 15 19 20
# [155] 18 21  4 27  5 24  5 18  3  9 20  1 20  9 15 14 27 21 12 12  1 13
# [177]  3 15 27 12  1  2 15 18  9 19 27 14  9 19  9 27 21 20 27  1 12  9
# [199] 17 21  9 16 27  5 24 27  5  1 27  3 15 13 13 15  4 15 27  3 15 14
# [221] 19  5 17 21  1 20 27  4 21  9 19 27  1 21 20  5 27  9 18 21 18  5
# [243] 27  4 15 12 15 18 27  9 14 27 18  5 16 18  5  8  5 14  4  5 18  9
# [265] 20 27  9 14 27 22 15 12 21 16 20  1 20  5 27 22  5 12  9 20 27  5
# [287] 19 19  5 27  3  9 12 12 21 13 27  4 15 12 15 18  5 27  5 21 27  6
# [309] 21  7  9  1 20 27 14 21 12 12  1 27 16  1 18  9  1 20 21 18 27  5
# [331] 24  3  5 16 20  5 21 18 27 19  9 14 20 27 15  3  3  1  5  3  1 20
# [353] 27  3 21 16  9  4  1 20  1 20 27 14 15 14 27 16 18 15  9  4  5 14
# [375] 20 27 19 21 14 20 27  9 14 27  3 21 12 16  1 27 17 21  9 27 15  6
# [397]  6  9  3  9  1 27  4  5 19  5 18 21 14 20 27 13 15 12 12  9 20 27
# [419]  1 14  9 13 27  9  4 27  5 19 20 27 12  1  2 15 18 21 13
person Paul    schedule 02.10.2018

arrow_upward
0
arrow_downward

Мы могли бы также использовать факторы:

  input_stream <- "the cat"
  input_stream <- strsplit(input_stream, "")[[1]]
  as.numeric(factor(input_stream,c(letters," ")))
  # [1] 20  8  5 27  3  1 20
person Moody_Mudskipper    schedule 02.10.2018