Cu ajutorul LLMS (de exemplu, Deepseek)! o funcție R care filtrează o listă de vectori care folosesc indici din datele nelistate

La interogarea utilizatorilor, modelele de învățare a limbilor străine precum ChatGPT și Deepseek pot genera coduri de programare utile care au fost instruite pe multe coduri și texte disponibile pe internet. Cu toate acestea, cel puțin în conformitate cu experiența mea, scripturile generate nu sunt întotdeauna corecte sau utile. Uneori pot obține un cod mai util dacă continuu să discut și să întreb pentru un timp!

Următoarea este una dintre acele ocazii în care codurile generate imediat de Deepseek mi -au fost foarte utile. Acest lucru s -ar fi putut datora faptului că problema a fost clară și ușor de definit cu exactitate. Cererea a fost ca aceasta să genereze o funcție R care să permită filtrarea unei liste de vectori (de exemplu, LST) folosind indicii de filtrare pe baza vectorului nelistat. Am observat că două funcții au fost utilizate în codurile generate pe care nu le folosesc frecvent în codificarea R (folosesc metode alternative pentru a obține aceleași rezultate!). Aceste funcții sunt: 1. seq_along funcție și 2. Despică Funcție cu 2 vectori de intrare ca parametri.

Cum a fost experiența dvs. cu utilizarea LLM -urilor (de exemplu, ChatGPT și Deepseek) pentru codificare?

Ce aplicații sau instrumente online utilizați în acest scop?

Când obțineți mai multe coduri utile?

Cum vă întrebați pentru a obține coduri mai bune?

Iată funcția și două cazuri de utilizare. Rețineți că am modificat-o ușor pentru a îmbunătăți manipularea listelor fără nume de element și manipularea atunci când filtrarea duce la vectori goali din listă.

#Definirea funcției

filtru_list_by_unlisted_indices <- funcție (lst, remove_indices, remove_empty = true) { # Verificați și Deel cu liste care nu au nume
lstbkup = lst
if (is.null (nume (lstbkup))))
nume (lst) = lipire („n”, 1: lungime (lst), sep = ””
# Unlist cu nume de nume păstrate
utest <- Unlist (lst, use.names = false)
names_vec <- rep (nume (lst), lungimi (lst)) # Obțineți indicii de păstrat
all_indices <- seq_along (utest)
keep_indices <- setDiff (all_indices, remove_indices) # Împărțiți valorile păstrate înapoi în structura listei
păstrat_values <- utest (keep_indices)
ține_names <- nume_vec (keep_indices) # Reconstruiți lista
filtrat_list <- split (păstrat_values, menținut_names) # Păstrați ordinea și structura originală
selNames = nume (lst)
if (remove_empty)
SelNames = SelNames (SelNames%în%unic (ține_names)))

filtrat_list <- filtrat_list (selNames)

# Setați nume nule pentru lista de ieșiri dacă LST nu are nume
if (is.null (nume (lstbkup))))
nume (filtrat_list) = null
return (filtrat_list)
}

#Utilizarea funcției
(tmp = filtru_list_by_unlisted_indices (lst = list (a = 1: 3, b = 4: 14, c = 15: 20), remove_indices = c (3:15), remove_empty = true))

#$ a
#(1) 1 2

#$ C.
#(1) 16 17 18 19 20

(tmp = filtru_list_by_unlisted_indices (lst = list (1: 3,4: 14,15: 20), remove_indices = c (3:15), remove_empty = true))

#((1))
#(1) 1 2

#((2))
#(1) 16 17 18 19 20

Interogarea mea de profunzime plină de tipar a fost următoarea:

Hi! Să spunem că în programarea R, am o listă de vectori numiți test care este definit ca test = lista (a = 1: 5, b = 6: 9, c = 10: 20), iar lista vectorizată fiind Utest = Unlist (test). Cum pot elimina elementele vectorilor din testul listei dacă am indexurile de filtrare din cele mai Utest (adică lista vectorizată). Ca de exemplu, cum pot elimina elementele din lista „test” care corespund elementelor 3, 5, 18 și 20 de Utest. Vă rugăm să faceți o funcție care face filtrarea pentru orice listă și index vector al listei vectorizate (și reutrns lista filtrată).

Desigur, imaginea a fost generată folosind încă un instrument bazat pe LLM adică Pur! Întrebarea Desenați „Modele de învățare a limbii care generează coduri de programare folosind învățarea automată” a fost folosit.