获取vector的最后n个元素。 有没有比使用length（）函数更好的方法？
如果为了参数的缘故，我想要Python中10个长度向量的最后五个元素，那么我可以在范围索引中使用“ – ”运算符：
>>> x = range(10) >>> x [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> x[-5:] [5, 6, 7, 8, 9] >>> 在R中做这件事的最好方法是什么？ 有没有比我现在使用length（）函数更简洁的方法？
> x <- 0:9 > x [1] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 > x[(length(x) - 4):length(x)] [1] 5 6 7 8 9 >
这个问题是关于时间序列分析顺便说一句，通常只有在最近的数据工作是有用的。
看到?tail和?head来获得一些方便的function：
> x <- 1:10 > tail(x,5) [1] 6 7 8 9 10
为了论证的缘故：除了最后五个元素之外，其他的都是：
> head(x,n=-5) [1] 1 2 3 4 5
正如@Martin Morgan在评论中所说的那样，还有另外两种可能性比尾部解决scheme更快，万一你必须在1亿个值的vector上进行一百万次这样的事情。 为了可读性，我会去尾巴。
test elapsed relative tail(x, 5) 38.70 5.724852 x[length(x) - (4:0)] 6.76 1.000000 x[seq.int(to = length(x), length.out = 5)] 7.53 1.113905
基准代码：
require(rbenchmark) x <- 1:1e8 do.call( benchmark, c(list( expression(tail(x,5)), expression(x[seq.int(to=length(x), length.out=5)]), expression(x[length(x)-(4:0)]) ), replications=1e6) )
您可以在R中使用两个以上的字符完成同样的事情：
x <- 0:9 x[-5:-1] [1] 5 6 7 8 9
要么
x[-(1:5)]
这里仅基于速度而不赞同tail似乎并没有强调速度较慢的部分来自尾部更安全的事实，如果你不确定x的长度是否会超过n ，你想要子集的元素的数量：
x <- 1:10 tail(x, 20) # [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 x[length(x) - (0:19)] #Error in x[length(x) - (0:19)] : # only 0's may be mixed with negative subscripts
尾巴将简单地返回元素的最大数量，而不是产生一个错误，所以你不需要做自己的错误检查。 使用它的一个很好的理由。 更安全的更清洁的代码，如果额外的微秒/毫秒对你的使用无关紧要。
这是一个function，它看起来相当快。
endv<-function(vec,val) { if(val>length(vec)) { stop("Length of value greater than length of vector") }else { vec[((length(vec)-val)+1):length(vec)] } }
用法：
test<-c(0,1,1,0,0,1,1,NA,1,1) endv(test,5) endv(LETTERS,5)
风向标：
test replications elapsed relative 1 expression(tail(x, 5)) 100000 5.24 6.469 2 expression(x[seq.int(to = length(x), length.out = 5)]) 100000 0.98 1.210 3 expression(x[length(x) - (4:0)]) 100000 0.81 1.000 4 expression(endv(x, 5)) 100000 1.37 1.691
我只是在这里添加相关的东西。 我想要访问一个带有后端索引的向量，也就是像tail(x, i)那样写入，但返回x[length(x) - i + 1]而不是整个尾部。
在评论之后，我以两个解决scheme为基准：
accessRevTail <- function(x, n) { tail(x,n)[1] } accessRevLen <- function(x, n) { x[length(x) - n + 1] } microbenchmark::microbenchmark(accessRevLen(1:100, 87), accessRevTail(1:100, 87)) Unit: microseconds expr min lq mean median uq max neval accessRevLen(1:100, 87) 1.860 2.3775 2.84976 2.803 3.2740 6.755 100 accessRevTail(1:100, 87) 22.214 23.5295 28.54027 25.112 28.4705 110.833 100
因此，在这种情况下，即使对于小向量，与直接访问相比， tail也是非常慢的
rev(x)[1:5]怎么样？
x<-1:10 system.time(replicate(10e6,tail(x,5))) user system elapsed 138.85 0.26 139.28 system.time(replicate(10e6,rev(x)[1:5])) user system elapsed 61.97 0.25 62.23
