如何计算r中两个向量的斜率和距离？

Question

我要计算两个向量的斜率和距离。我使用以下代码

df = structure(list(x = c(92.2, 88.1, 95.8, 83.8, 76.7, 83.3, 101.1, 
111.8, 84.3, 81.5, 76.2, 87.1), y = c(84.8, 78.5, 103.1, 90.4, 
85.1, 78.2, 98.3, 109.2, 85.6, 86.9, 85.6, 94)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-12L))

x <- df$x
y <- df$y

#Slope
diff(y)/diff(x)

#Distance
dist(df, method = "euclidean")

从斜率的输出中可以看到，有11个值正在出现。我也想要12-1的坡度。我怎么能拿到呢？我只想要1-2，2-3，3-4，4-5，5-6，6-7，7-8，8-9，9-10，10-11，11-12和12-1组合的值。我怎样才能做到这一点？预期输出是

Length 7.5 25.8 17.5 8.9 9.5 26.8 15.3 36.2 3.1 5.5 13.8 10.5
Slope 1.54 3.19 1.06 0.75 -1.05 1.13 1.02 0.86 -0.46 0.25 0.77 1.08

Answer 1

我认为diff approach by @Gregor Thomas足够简洁。这是另一个选项，以防您对计算diatances的dist感兴趣。

> d <- rbind(df, df[1, ])

> with(d, diff(y) / diff(x))
 [1]  1.5365854  3.1948052  1.0583333  0.7464789 -1.0454545  1.1292135
 [7]  1.0186916  0.8581818 -0.4642857  0.2452830  0.7706422 -1.8039216

> (m <- as.matrix(dist(d)))[col(m) - row(m) == 1]
 [1]  7.516648 25.776928 17.472550  8.860023  9.548298 26.848650 15.274161
 [8] 36.238239  3.087070  5.457105 13.761177 10.519030

Answer 2

没有很好的diff函数来获取最后一个和第一个向量元素的差异，您可以直接使用(y[12] - y[1]) / (x[12] - x[1])，或者如果您想要更一般地使用tail(x, 1)表示最后一个元素，使用head(x, 1)表示第一个元素。直接计算并将其附加到slope向量中。

对于欧氏距离，在连续点中，它最直接地直接计算它：distance = sqrt(diff(x)^2 + diff(y)^2)。

(slope = c(diff(y)/diff(x), (head(y, 1) - tail(y, 1)) / (head(x, 1) - tail(x, 1))))
# [1]  1.5365854  3.1948052  1.0583333  0.7464789 -1.0454545  1.1292135  1.0186916
# [8]  0.8581818 -0.4642857  0.2452830  0.7706422 1.8039216

(distance = sqrt(diff(x)^2 + diff(y)^2))
# [1]  7.516648 25.776928 17.472550  8.860023  9.548298 26.848650 15.274161 36.238239  3.087070  5.457105 13.761177

我将把它作为一个练习，让读者在第一点和最后一点之间添加最后一个distance。