如何用lapply定义多个变量？ [英] How to define multiple variables with lapply?

问题描述

我想将具有不同值的多个变量的函数应用于列表。我知道如何用一个变化的变量来做到这一点

  sapply（c（1:10），function（x）x * 2 ）
＃[1] 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 
  

但不是与两个。我首先手动向你展示我想要的东西（实际上我使用 lapply（）但 sapply（） ）：

 ＃manual 
a < -  sapply（c（1:10），function（x，y = 2）x * y）
b < -  sapply（c（1:10），函数（x，y = 3）x * y）
c < -  sapply（c（1:10），函数（x，y = 4）x * y）
c（a，b，c）
＃[1] 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 4 8 12 
＃[24] 16 20 24 28 32 36 40 
  

是我尝试定义 x 和 y 。

 ＃attempt 
 X < -  list（x = 1:10，y = 2：4）
 sapply（c（1:10，2 ：4），函数（x，y）x * y）
＃FUN（X [[i]]，...）中的错误：缺少参数y，没有默认
  

解决方案的基准

  library（microbenchmark）
 microbenchmark（sapply = as.vector（sapply（1:10，function（x，y）x * y，2：4 ）），
 mapply = mapply（FUN = function（x，y）x * y，1:10，rep（x = 2：4，each = 10）），
 sapply2 = as.vector（sapply（1:10，函数（y）sapply（2：4，function（x）x * y））），
 outer = c（outer（1:10，2：4，function（x，y）x * y）） ）
＃单位：微秒
＃表达式最小值lq平均值中值uq最大值neval 
＃sapply 34.212 36.3500 62.44864 39.1295 41.9090 2304.542 100 
＃mapply 62.008 65.8570 87.82891 70.3470 76.5480 1283.342 100 
＃sapply2 196.714 203.9835 262.09990 223.6550 232.2080 3344.129 100 
＃outer 7.698 10.4775 13.02223 12.4020 13.4715 53.883 100 
  

解决方案

通用解决方案

尝试 outer ：

$ b $

  c（outer（1:10，2：4，Vectorize（function（x，y）x * y）））
 ## [1] 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 4 8 12 16 20 
 ## [26] 24 28 32 36 40 
  





如果函数已经被Vectorized

如果函数已经被矢量化了，就像它在这里一样，那么我们可以省略 Vectorize ：

  c（outer（1:10，2：4，function（x ，y）x * y））
 ## [1] 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 4 8 12 16 20 
 ## [26 ] 24 28 32 36 40 
  

问题中显示的具体示例

事实上，在这种特殊情况下，显示的匿名函数是默认函数，所以这是可行的：

  c外（1:10,2:4））
 ## [1] 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 4 8 12 16 20 
＃ ＃[26] 24 28 32 36 40 
  

在这种特殊情况下，我们可以使用：

  c（1:10％o％2：4）
 ## [1] 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 4 8 12 16 20 
 ## [26] 24 28 32 36 40 
  

如果输入是列表X

如果您的出发点是问题中显示的 X 然后：

  c（outer（X [[1]]，X [[2]]，Vectorize（函数（x，y）x * y）））
 ## [1] 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 4 8 12 16 20 
 ## [26] 24 28 32 36 40 
  

或p

$ $ p code c（do.call（outer， c（unname（X），Vectorize（函数（x，y）x * y））））
## [1] 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 4 8 12 16 20
## [26] 24 28 32 36 40

其中如果适用，前面的部分适用于缩短它。

I want to apply a function with multiple variables with different values to a list. I know how to do this with one changing variable

sapply(c(1:10), function(x) x * 2)
# [1]  2  4  6  8 10 12 14 16 18 20

but not with two. I show you first manually what I want (actually I use lapply() but sapply() is more synoptic in SO):

# manual
a <- sapply(c(1:10), function(x, y=2) x * y)
b <- sapply(c(1:10), function(x, y=3) x * y)
c <- sapply(c(1:10), function(x, y=4) x * y)
c(a, b, c)
# [1]  2  4  6  8 10 12 14 16 18 20  3  6  9 12 15 18 21 24 27 30  4  8 12 
# [24]  16 20 24 28 32 36 40

And this is my attempt where I try to define both x and y.

# attempt
X <- list(x = 1:10, y = 2:4)
sapply(c(1:10, 2:4), function(x, y) x * y)
# Error in FUN(X[[i]], ...) : argument "y" is missing, with no default

Benchmark of solutions

library(microbenchmark)
microbenchmark(sapply = as.vector(sapply(1:10, function(x, y) x * y, 2:4)), 
               mapply = mapply( FUN = function(x, y) x * y, 1:10, rep( x = 2:4, each = 10)),
               sapply2 = as.vector(sapply(1:10, function(y) sapply(2:4, function(x) x * y))),
               outer = c(outer(1:10, 2:4, function(x, y) x * y)))
# Unit: microseconds
# expr        min       lq      mean   median       uq      max neval
# sapply   34.212  36.3500  62.44864  39.1295  41.9090 2304.542   100
# mapply   62.008  65.8570  87.82891  70.3470  76.5480 1283.342   100
# sapply2 196.714 203.9835 262.09990 223.6550 232.2080 3344.129   100
# outer     7.698  10.4775  13.02223  12.4020  13.4715   53.883   100

解决方案

General solution

Try outer:

c(outer(1:10, 2:4, Vectorize(function(x, y) x*y)))
##  [1]  2  4  6  8 10 12 14 16 18 20  3  6  9 12 15 18 21 24 27 30  4  8 12 16 20
## [26] 24 28 32 36 40

If function is Vectorized already

If the function is already vectorized, as it is here, then we can omit Vectorize:

c(outer(1:10, 2:4, function(x, y) x * y))
##  [1]  2  4  6  8 10 12 14 16 18 20  3  6  9 12 15 18 21 24 27 30  4  8 12 16 20
## [26] 24 28 32 36 40

Particular example shown in question

In fact, in this particular case the anonymous function shown is the default so this would work:

c(outer(1:10, 2:4))
##  [1]  2  4  6  8 10 12 14 16 18 20  3  6  9 12 15 18 21 24 27 30  4  8 12 16 20
## [26] 24 28 32 36 40

Also in this particular case we could use:

c(1:10 %o% 2:4)
##  [1]  2  4  6  8 10 12 14 16 18 20  3  6  9 12 15 18 21 24 27 30  4  8 12 16 20
## [26] 24 28 32 36 40

If input is list X

If your starting point is list X shown in the question then:

c(outer(X[[1]], X[[2]], Vectorize(function(x, y) x * y)))
##  [1]  2  4  6  8 10 12 14 16 18 20  3  6  9 12 15 18 21 24 27 30  4  8 12 16 20
## [26] 24 28 32 36 40

or

c(do.call("outer", c(unname(X), Vectorize(function(x, y) x*y))))
##  [1]  2  4  6  8 10 12 14 16 18 20  3  6  9 12 15 18 21 24 27 30  4  8 12 16 20
## [26] 24 28 32 36 40

where the prior sections apply to shorten it, if applicable.

这篇关于如何用lapply定义多个变量？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！