데이터를 그리는 함수를 작성 중입니다. max
데이터 세트의 최대 값보다 큰 y 축에 멋진 반올림 번호를 지정하고 싶습니다 .
특히 foo
다음을 수행 하는 기능 을 원합니다 .
foo(4) == 5
foo(6.1) == 10 #maybe 7 would be better
foo(30.1) == 40
foo(100.1) == 110
나는
foo <- function(x) ceiling(max(x)/10)*10
가장 가까운 10으로 반올림하지만 임의의 반올림 간격에는 작동하지 않습니다.
R에서이 작업을 수행하는 더 좋은 방법이 있습니까?
답변
가장 가까운 10의 거듭 제곱으로 반올림하려면 다음을 정의하십시오.
roundUp <- function(x) 10^ceiling(log10(x))
이것은 실제로 x가 벡터 일 때도 작동합니다.
> roundUp(c(0.0023, 3.99, 10, 1003))
[1] 1e-02 1e+01 1e+01 1e+04
.. 그러나 “좋은”숫자로 반올림하려면 먼저 “좋은”숫자가 무엇인지 정의해야합니다. 다음은 “nice”를 1부터 10까지의 좋은 기본 값을 가진 벡터로 정의 할 수있게합니다. 기본값은 짝수에 5를 더한 값으로 설정됩니다.
roundUpNice <- function(x, nice=c(1,2,4,5,6,8,10)) {
if(length(x) != 1) stop("'x' must be of length 1")
10^floor(log10(x)) * nice[[which(x <= 10^floor(log10(x)) * nice)[[1]]]]
}
x가 벡터 일 때는 위의 내용이 작동하지 않습니다. 지금은 너무 늦은 저녁입니다. 🙂
> roundUpNice(0.0322)
[1] 0.04
> roundUpNice(3.22)
[1] 4
> roundUpNice(32.2)
[1] 40
> roundUpNice(42.2)
[1] 50
> roundUpNice(422.2)
[1] 500
[[편집하다]]
질문이 지정된 가장 가까운 값 (예 : 10 또는 100)으로 반올림하는 방법이라면 James 대답 이 가장 적절 해 보입니다. 내 버전을 사용하면 어떤 값이든 합리적으로 “좋은”값으로 자동 반올림 할 수 있습니다. 위의 “nice”벡터의 다른 좋은 선택은 다음과 같습니다.1:10, c(1,5,10), seq(1, 10, 0.1)
예를 들어 플롯에 값 범위가있는 경우 [3996.225, 40001.893]
자동 방법은 범위의 크기와 숫자의 크기를 모두 고려해야합니다. 로 그리고 해들리에 의해 지적 의 pretty()
기능은 당신이 원하는 수 있습니다.
답변
plyr
라이브러리 함수가 round_any
반올림의 모든 종류를 할 매우 일반적이다. 예를 들면
library(plyr)
round_any(132.1, 10) # returns 130
round_any(132.1, 10, f = ceiling) # returns 140
round_any(132.1, 5, f = ceiling) # returns 135
답변
R의 round 함수는 숫자 매개 변수가 음수 인 경우 특별한 의미를 할당합니다.
round (x, 숫자 = 0)
음의 자릿수로 반올림한다는 것은 10의 거듭 제곱으로 반올림하는 것을 의미하므로 예를 들어 round (x, numbers = -2)는 가장 가까운 100으로 반올림합니다.
이것은 다음과 같은 기능이 당신이 요구하는 것에 매우 가깝다 는 것을 의미합니다.
foo <- function(x)
{
round(x+5,-1)
}
출력은 다음과 같습니다.
foo(4)
[1] 10
foo(6.1)
[1] 10
foo(30.1)
[1] 40
foo(100.1)
[1] 110
답변
어때 :
roundUp <- function(x,to=10)
{
to*(x%/%to + as.logical(x%%to))
}
다음을 제공합니다.
> roundUp(c(4,6.1,30.1,100.1))
[1] 10 10 40 110
> roundUp(4,5)
[1] 5
> roundUp(12,7)
[1] 14
답변
round ()의 자릿수 인수에 음수를 추가하면 R은 10, 100 등의 배수로 반올림합니다.
round(9, digits = -1)
[1] 10
round(89, digits = -1)
[1] 90
round(89, digits = -2)
[1] 100
답변
모든 숫자를 임의의 간격으로 올림 / 내림
모듈로 연산자를 사용하여 숫자를 특정 간격으로 쉽게 반올림 할 수 있습니다 %%
.
함수:
round.choose <- function(x, roundTo, dir = 1) {
if(dir == 1) { ##ROUND UP
x + (roundTo - x %% roundTo)
} else {
if(dir == 0) { ##ROUND DOWN
x - (x %% roundTo)
}
}
}
예 :
> round.choose(17,5,1) #round 17 UP to the next 5th
[1] 20
> round.choose(17,5,0) #round 17 DOWN to the next 5th
[1] 15
> round.choose(17,2,1) #round 17 UP to the next even number
[1] 18
> round.choose(17,2,0) #round 17 DOWN to the next even number
[1] 16
작동 원리 :
모듈로 연산자 %%
는 첫 번째 숫자를 두 번째로 나눈 나머지를 결정합니다. 이 간격을 관심있는 수에 더하거나 빼면 기본적으로 선택한 간격으로 숫자를 ‘반올림’할 수 있습니다.
> 7 + (5 - 7 %% 5) #round UP to the nearest 5
[1] 10
> 7 + (10 - 7 %% 10) #round UP to the nearest 10
[1] 10
> 7 + (2 - 7 %% 2) #round UP to the nearest even number
[1] 8
> 7 + (100 - 7 %% 100) #round UP to the nearest 100
[1] 100
> 7 + (4 - 7 %% 4) #round UP to the nearest interval of 4
[1] 8
> 7 + (4.5 - 7 %% 4.5) #round UP to the nearest interval of 4.5
[1] 9
> 7 - (7 %% 5) #round DOWN to the nearest 5
[1] 5
> 7 - (7 %% 10) #round DOWN to the nearest 10
[1] 0
> 7 - (7 %% 2) #round DOWN to the nearest even number
[1] 6
최신 정보:
편리한 2- 인수 버전 :
rounder <- function(x,y) {
if(y >= 0) { x + (y - x %% y)}
else { x - (x %% abs(y))}
}
양수 y
값 roundUp
, 음수 y
값 roundDown
:
# rounder(7, -4.5) = 4.5, while rounder(7, 4.5) = 9.
또는….
표준 반올림 규칙에 따라 자동으로 올림 또는 내림 하는 기능 :
Round <- function(x,y) {
if((y - x %% y) <= x %% y) { x + (y - x %% y)}
else { x - (x %% y)}
}
x
값이 >
반올림 값의 후속 인스턴스 사이의 중간에 있으면 자동으로 반올림합니다 y
.
# Round(1.3,1) = 1 while Round(1.6,1) = 2
# Round(1.024,0.05) = 1 while Round(1.03,0.05) = 1.05
답변
임의의 숫자 , 예를 들어 10 의 다중성으로 반올림하는 것과 관련하여 James의 대답에 대한 간단한 대안이 있습니다.
모든 것이 작동 실제 수 (반올림되고 from
) 및 실제 양의 수 (반올림 to
)
> RoundUp <- function(from,to) ceiling(from/to)*to
예:
> RoundUp(-11,10)
[1] -10
> RoundUp(-0.1,10)
[1] 0
> RoundUp(0,10)
[1] 0
> RoundUp(8.9,10)
[1] 10
> RoundUp(135,10)
[1] 140
> RoundUp(from=c(1.3,2.4,5.6),to=1.1)
[1] 2.2 3.3 6.6