Question

这不是一个真正的问题，但我想知道是否有更优雅的解决方案：

假设我有一个向量vec <- rlnorm(10)，我想对它应用一个非向量化函数，例如exp（忽略它被矢量化的那一刻），我可以做到

sapply( vec, exp )

但是当我想要应用的函数嵌套时，表达式变得不那么简单了：

sapply( vec, function(x) exp( sqrt(x) ) )

apply和plyr系列一直发生在我身上。

所以我的问题是，在没有明确定义（匿名）函数function(x){...}的情况下，通常是一种嵌套（或管道）函数的优雅方法吗？像

这样的东西

# notrun
sapply( vec, sqrt | exp )

或类似。

Answer 1

请参阅?Reduce的示例：

## Iterative function application:
Funcall <- function(f, ...) f(...)
## Compute log(exp(acos(cos(0))
Reduce(Funcall, list(log, exp, acos, cos), 0, right = TRUE)

这是一个更简单的实现，界面略有不同：

Compose <- function(x, ...)
{
    lst <- list(...)
    for(i in rev(seq_along(lst)))
        x <- lst[[i]](x)
    x
}

sapply(0, Compose, log, exp, acos, cos)

Answer 2

包功能包含Compose功能。

library(functional)
id <- Compose(exp, log)
id(2) # 2

它的实现非常简单，可以包含在您的源代码中，例如，如果您不需要功能包中的其他内容。

R> Compose
function (...) 
{
    fs <- list(...)
    if (!all(sapply(fs, is.function))) 
        stop("Argument is not a function")
    function(...) Reduce(function(x, f) f(x), fs, ...)
}
<environment: namespace:functional>

适用于嵌套函数

2 个答案: