단일 벡터의 모든 요소가 같은지 테스트

벡터의 모든 요소가 서로 같은지 테스트하려고합니다. 내가 생각해 낸 솔루션은 length().

x <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 1)  # FALSE
y <- rep(2, times = 7)       # TRUE

와 함께 unique():

length(unique(x)) == 1
length(unique(y)) == 1

와 함께 rle():

length(rle(x)$values) == 1
length(rle(y)$values) == 1

요소 간 '평등'을 평가하기위한 허용 오차 값을 포함 할 수있는 솔루션은 FAQ 7.31 문제 를 방지하는 데 이상적입니다 .

내가 완전히 간과 한 테스트 유형에 대한 내장 기능이 있습니까? identical()그리고 all.equal()그들은 여기에 작동하지 않도록, 두 개의 R 객체를 비교합니다.

편집 1

다음은 몇 가지 벤치마킹 결과입니다. 코드 사용 :

library(rbenchmark)

John <- function() all( abs(x - mean(x)) < .Machine$double.eps ^ 0.5 )
DWin <- function() {diff(range(x)) < .Machine$double.eps ^ 0.5}
zero_range <- function() {
  if (length(x) == 1) return(TRUE)
  x <- range(x) / mean(x)
  isTRUE(all.equal(x[1], x[2], tolerance = .Machine$double.eps ^ 0.5))
}

x <- runif(500000);

benchmark(John(), DWin(), zero_range(),
  columns=c("test", "replications", "elapsed", "relative"),
  order="relative", replications = 10000)

결과 :

          test replications elapsed relative
2       DWin()        10000 109.415 1.000000
3 zero_range()        10000 126.912 1.159914
1       John()        10000 208.463 1.905251

그래서 diff(range(x)) < .Machine$double.eps ^ 0.5가장 빠른 것 같습니다 .

평균으로 나눈 후 최소값과 최대 값을 비교하는이 방법을 사용합니다.

# Determine if range of vector is FP 0.
zero_range <- function(x, tol = .Machine$double.eps ^ 0.5) {
  if (length(x) == 1) return(TRUE)
  x <- range(x) / mean(x)
  isTRUE(all.equal(x[1], x[2], tolerance = tol))
}

이것을 더 심각하게 사용한다면 범위와 평균을 계산하기 전에 누락 된 값을 제거하고 싶을 것입니다.

단순히 분산을 사용하지 않는 이유 :

var(x) == 0

의 모든 요소 x가 같으면의 분산을 얻습니다 0.

모두 숫자 값이면 tol이 허용 오차이면 ...

all( abs(y - mean(y)) < tol ) 

귀하의 문제에 대한 해결책입니다.

편집하다:

이것과 다른 답변을 살펴보고 몇 가지를 벤치마킹 한 후 DWin 답변보다 두 배 빠른 속도로 다음이 나옵니다.

abs(max(x) - min(x)) < tol

이것은 조금 놀라 울 정도로 빠르게보다 diff(range(x))이후 diff보다 훨씬 다른 안 -및 abs두 개의 번호. 범위를 요청하면 최소값과 최대 값을 최적화해야합니다. diff및 둘 다 range기본 함수입니다. 하지만 타이밍은 거짓말이 아닙니다.

> isTRUE(all.equal( max(y) ,min(y)) )
[1] TRUE
> isTRUE(all.equal( max(x) ,min(x)) )
[1] FALSE

같은 라인을 따라 다른 :

> diff(range(x)) < .Machine$double.eps ^ 0.5
[1] FALSE
> diff(range(y)) < .Machine$double.eps ^ 0.5
[1] TRUE

첫 번째 요소를 다른 모든 요소 identical()와 all.equal()비교하고 사용하여 다음 과 같은 비교를 효과적으로 쓸 수 있습니다 .

R> compare <- function(v) all(sapply( as.list(v[-1]), 
+                         FUN=function(z) {identical(z, v[1])}))
R> compare(x)
[1] FALSE
R> compare(y)
[1] TRUE
R> 

이렇게하면 identical()필요에 따라 엡실론을 추가 할 수 있습니다 .

그냥 확인할 수 있습니다 all(v==v[1])

이 질문에 계속해서 계속 돌아 오므로 대답이 실제로 (불일치가 발생하는 순간 멈출 것이기 때문에) 동일한 속도를 가질 경우 Rcpp일반적으로 어떤 R솔루션 보다 훨씬 더 빠른 솔루션 FALSE이 있습니다. 대답이이면 가장 빠른 R 솔루션입니다 TRUE. 예를 들어 OP 벤치 마크의 system.time경우이 기능을 사용하여 정확히 0으로 클럭합니다.

library(inline)
library(Rcpp)

fast_equal = cxxfunction(signature(x = 'numeric', y = 'numeric'), '
  NumericVector var(x);
  double precision = as<double>(y);

  for (int i = 0, size = var.size(); i < size; ++i) {
    if (var[i] - var[0] > precision || var[0] - var[i] > precision)
      return Rcpp::wrap(false);
  }

  return Rcpp::wrap(true);
', plugin = 'Rcpp')

fast_equal(c(1,2,3), 0.1)
#[1] FALSE
fast_equal(c(1,2,3), 2)
#[2] TRUE

나는 벡터의 요소뿐만 아니라 목록의 모든 요소가 동일한 지 확인할 수있는 함수를 특별히 작성했습니다 . 물론 문자형 벡터와 다른 모든 유형의 벡터도 잘 처리합니다. 또한 적절한 오류 처리 기능이 있습니다.

all_identical <- function(x) {
  if (length(x) == 1L) {
    warning("'x' has a length of only 1")
    return(TRUE)
  } else if (length(x) == 0L) {
    warning("'x' has a length of 0")
    return(logical(0))
  } else {
    TF <- vapply(1:(length(x)-1),
                 function(n) identical(x[[n]], x[[n+1]]),
                 logical(1))
    if (all(TF)) TRUE else FALSE
  }
}

이제 몇 가지 예를 들어보십시오.

x <- c(1, 1, 1, NA, 1, 1, 1)
all_identical(x)       ## Return FALSE
all_identical(x[-4])   ## Return TRUE
y <- list(fac1 = factor(c("A", "B")),
          fac2 = factor(c("A", "B"), levels = c("B", "A"))
          )
all_identical(y)     ## Return FALSE as fac1 and fac2 have different level order

실제로 최소, 평균 또는 최대를 사용할 필요는 없습니다. John의 대답에 따라 :

all(abs(x - x[[1]]) < tolerance)

여기에 최소, 최대 트릭을 사용하지만 데이터 프레임에 대한 대안이 있습니다. 이 예에서는 열을 비교하고 있지만 행의 여백 매개 변수 apply를 1로 변경할 수 있습니다.

valid = sum(!apply(your_dataframe, 2, function(x) diff(c(min(x), max(x)))) == 0)

그렇다면 valid == 0모든 요소가 동일 하다면