迭代向量的笛卡尔积

Question

我有以下嵌套循环：

for (x in xs) {
    for (y in ys) {
        # Do something with x and y
    }
}

我想要展平所以我想要构建两个向量xs和ys的笛卡尔积，并迭代结果。在Python中，这将是微不足道的：

for xy in product(xs, ys):
    # x, y = xy[0], xy[1]

但是在R中，我发现的最简单的等价物看起来令人生畏：

xys <- expand.grid(xs, ys)
for (i in 1 : nrow(xys)) {
    xy <- as.vector(xys[i, ])
    # x <- xy[1], y <- xy[2]
}

当然必须有更好的方法，不是吗？ （为了澄清，我不想迭代索引 ...我认为必须有一种方法可以直接迭代产品中的元组。）

Answer 1

R有一个与Python不同的范例，所以不要指望它有生成器或元组 - 我们有矢量和索引。

这样，要在笛卡尔积上映射函数，只需调用

即可

outer(xs,ys,function(x,y) ...)

如果你愿意的话，

并取消结果。

编辑：如果xs或ys比基本向量更复杂，一种选择是使用索引，即

outer(seq(a=xs),seq(a=ys),function(xi,yi) ... xs[[xi]]/ys[xi,]/etc. ...)

或使用mapply

在手工制作的产品上绘制功能

mapply(function(x,y) ...,xs,rep(ys,each=length(xs)))

Answer 2

您可以使用apply函数将函数应用于数据框的每一行。只需将"your function"替换为您的实际功能。

# example data
xs <- rnorm(10)
ys <- rnorm(10)    

apply(expand.grid(xs, ys), 1, FUN = function(x) {"your function"})

这是一个非常基本的例子。这里，计算一行中两个值的总和：

apply(expand.grid(xs, ys), 1, FUN = function(x) {x[1] + x[2]})

---

以下是使用命名参数（xs，ys）而非索引（x[1]，x[2]）的变体：

myfun <- function(xs, ys) xs + ys
arguments <- expand.grid(xs = rnorm(10), ys = rnorm(10))
apply(arguments, 1, function(x)do.call(myfun, as.list(x)))