我想知道是否可以使用lapply()函数来改变输入的值,类似于:
a1<-runif(100)
a2<-function(i){
a1[i]<-a1[i-1]*a1[i];a1[i]
}
a3<-lapply(2:100,a2)
我正在寻找类似于for()循环的东西,但是使用了lapply()基础结构。我无法得到rapply()来做这件事。
原因是“真实”a2函数是一个困难的函数,只有在a1 [i-1]的值满足某些条件时才需要进行评估。
重新措辞:所以我试图用lapply()类型的东西替换下面代码中的for():
a1<-runif(100)
a2<-function(i, a1){
a1[i]<-a1[i-1]*2
a1[i]
}
a3<-as.numeric(lapply(2:100, a2, a1=a1))
#compare the output of a3 with that of a1 after the recursive loop
a2<-a1 #saved for comparison
for(i in 2:length(a1)){
a1[i]<-a1[i-1]*2
}
cbind(a1[2:100],a3)
#actually this is would be like writting a lapply() version of the cumprod() function
cbind(a1,cumprod(a2))
R邮件列表已建议查看Reduce()函数....如:
a1<-runif(100)
cadd<-function(x) Reduce("*", x, accumulate = TRUE)
cadd(a1)
给出与cumprod(a1)相同的结果......但是比循环更慢:
a1<-runif(100000)
cadd<-function(x) Reduce("*", x, accumulate = TRUE)
looop<-function(a1){
j<-length(a1)
for(i in 2:j){
a1[i]<-a1[i-1]*a1[i]
}
a1
}
> system.time(cadd(a1))
user system elapsed
1.344 0.004 1.353
> system.time(cumprod(a1))
user system elapsed
0.004 0.000 0.002
> system.time(loop(a1))
user system elapsed
0.772 0.000 0.775
>
有什么想法吗?
答案 0 :(得分:2)
编辑:在您澄清之后:不,我不相信您可以使用apply函数来递归地执行某些操作。应用函数的整个要点是它同时应用于向量/矩阵。
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我的老回答:
试试这个:
a1<-runif(100)
a2<-function(i, a1){
a1[i]<-a1[i-1]*a1[i]
a1[i]
}
a3 <- as.numeric(lapply(2:100, a2, a1=a1))
与for
循环不同,您需要在lapply
内传递对所需内容的引用。返回也是一个列表,因此您需要将其转换回您想要的任何形式。
您可能还想查看plyr包,以便轻松地执行此类操作。
除此之外,您可以在没有循环的情况下进行操作:
a3 <- a1[-length(a1)] * a1[-1]
换句话说,这些陈述完全等同:
> all((a1[-length(a1)] * a1[-1]) == as.numeric(lapply(2:100, a2, a1=a1)))
[1] TRUE
但是第一个版本更好,因为它没有迭代。