While循环在这里是否实际合适，还是我(再次)误解了应用程序的函数族？

Question

我是R的一个新用户，我更习惯于使用Matalab等程序的循环函数，但鉴于R的优点和缺点，我试图避开循环，而更倾向于应用函数。唯一的问题是，我不能百分之百地确定什么时候应该优先于另一个，例如在下面的场景中：

我有一系列的数据，我想转换成个别的情节。我希望这些图通过定位一个特定的点，然后确定该图的xlim和ylim，从而使图形只包含80个或更少的点，从而放大到绘图的某个区域。这可能是也可能不是更糟糕的方式，但它已经奏效了。

对于代码(德语中的Weg =距离，卡夫=应变，Zeit = time)：

#reads the data
mydata <- read.table(file, header = TRUE, skip=52, dec=",")

#establishes what segments of mydata are what

kraft  <- mydata[,2]
weg    <- mydata[,3]
zeit   <- mydata[,1]

#Finds the distance values associated with the maximum force in the plot, which is the area in which I am interested

Weg_Values_at_Fmax <- weg[which(kraft == max(kraft))]


#the next sets of lines initiate the values which will be changed in the while loop
#one to zero, the other to a range of distance values on either side of the distance #values associated with the maximum force
n <- 0

Weg.index <- which((weg >= Weg_Values_at_Fmax[length(Weg_Values_at_Fmax)] - 
                    Weg_Values_at_Fmax[length(Weg_Values_at_Fmax)]*(1/7)  + n) & 
                    weg <= (Weg_Values_at_Fmax[length(Weg_Values_at_Fmax)] + 
                    Weg_Values_at_Fmax[length(Weg_Values_at_Fmax)]*(1/7) - n))      

#finally the while loop which increase n (thereby decreasing Weg.index) until the #Weg.index falls below a certain value, in this case 80 points #                                                                                                                                                                     
while(length(Weg.index) > 80){

    n <- n + .0005
    Weg.index <- which((weg >= Weg_Values_at_Fmax[length(Weg_Values_at_Fmax)] - 
                        Weg_Values_at_Fmax[length(Weg_Values_at_Fmax)]*(1/6)  + n) & 
                        weg <= (Weg_Values_at_Fmax[length(Weg_Values_at_Fmax)] +
                        Weg_Values_at_Fmax[length(Weg_Values_at_Fmax)]*(1/6) - n))

}

接下来是密谋：

plot(weg, kraft, 
     xlim=c(weg[Weg.index[1]], weg[Weg.index[length(Weg.index)]]), 
     ylim=c(min(kraft[Weg.index[1:length(Weg.index)]]),
            max(kraft[Weg.index[1:length(Weg.index)]])),
     main = file)

这段代码工作正常，因为没有太多的数据，但是我希望有一种更有效的方法来处理这样的数据请求，当我需要处理更大的数据时，可以使用while循环。我希望这个问题足够具体，不要太离题或诸如此类的问题。谢谢你的时间和帮助。

Answer 1

我采用了将数据保存在一个数据框架中的方法，并使用percentile()函数及其逆ecdf()来发现所需的值范围。下面的代码不应该依赖于数据的任何顺序。如果有相同的“聚光灯”卡夫值的多个记录，它也应该表现得很好。注意，聚光灯是匹配值的第一个。

plot.points=80

#call spotlight the index of row to highlight
spotlight.kraft <-  max(mydata$Kraft_N)
spotlight <- which(mydata$Kraft_N == spotlight.kraft)[1]

#get the quantiles of the values above/below spotlight.kraft
x.p = c(ecdf(mydata$Weg_mm)(mydata$Weg_mm[spotlight]) - 0.5 *plot.points/nrow(mydata),
        ecdf(mydata$Weg_mm)(mydata$Weg_mm[spotlight]) + 0.5 *plot.points/nrow(mydata))

#adjust for quantiles outside [0,1]
if(x.p[1]<0) x.p <- x.p -x.p[1]
if(x.p[2]>1) x.p <- x.p - x.p[2] + 1

xlims <- quantile(mydata$Weg_mm,x.p)

#possibly not exactly 80 points shown
nrow(subset(mydata, Weg_mm > xlims[1] & Weg_mm<xlims[2]))
#get corresponding kraft values
ylims <- range(subset(mydata, Weg_mm > xlims[1] & Weg_mm<xlims[2])$Kraft_N)

plot(weg, kraft,  xlim=xlims, ylim=ylims)

不需要用循环来完成它。

顺便说一句，您的原始代码相当多地使用了这个结构。

Weg_Values_at_Fmax[length(Weg_Values_at_Fmax)]

根据R中max()函数的定义，它始终是长度为1的向量。因此，这个表达式总是只返回Weg_Values_at_Fmax的标量值。