Question

由@ hadley的article on functionals referenced in an answer today提示，我决定重新审视一个关于outer函数如何工作（或不工作）的持续难题。为什么会失败：

outer(0:5, 0:6, sum) # while outer(0:5, 0:6, "+") succeeds

这表明我认为outer 应该处理像sum这样的函数：

 Outer <- function(x,y,fun) {
   mat <- matrix(NA, length(x), length(y))
   for (i in seq_along(x)) {
            for (j in seq_along(y)) {mat[i,j] <- fun(x[i],y[j])} }
   mat}

>  Outer(0:5, 0:6, `+`)
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7]
[1,]    0    1    2    3    4    5    6
[2,]    1    2    3    4    5    6    7
[3,]    2    3    4    5    6    7    8
[4,]    3    4    5    6    7    8    9
[5,]    4    5    6    7    8    9   10
[6,]    5    6    7    8    9   10   11

好的，我没有为该示例准确对齐我的索引，但修复起来并不困难。问题是为什么类似sum的函数应该能够接受两个参数并返回一个适合于矩阵元素的（原子）值，在传递给base::outer函数时不能这样做？

因此@agstudy为Outer的更紧凑版本提供了灵感，而且他更紧凑：

 Outer <- function(x,y,fun) {
       mat <- matrix(mapply(fun, rep(x, length(y)), 
                                 rep(y, each=length(x))),
                     length(x), length(y))

然而，问题仍然存在。术语“向量化”在这里有些含糊不清，我认为“二元”更正确，因为sin和cos在术语的通常意义上是“向量化”的。是否存在一个基本的逻辑障碍，期望outer以可以使用非二元函数的方式扩展其参数。

这是另一个outer - 错误可能与我对这个问题缺乏了解有关：

> Vectorize(sum)
function (..., na.rm = FALSE)  .Primitive("sum")
>  outer(0:5, 0:6, function(x,y) Vectorize(sum)(x,y) )
Error in outer(0:5, 0:6, function(x, y) Vectorize(sum)(x, y)) : 
  dims [product 42] do not match the length of object [1]

Answer 1

outer(0:5, 0:6, sum)不起作用，因为sum没有“向量化”（在返回与两个参数长度相同的向量的意义上）。这个例子应该解释不同之处：

 sum(1:2,2:3)
  8
 1:2 + 2:3
 [1] 3 5

您可以使用sum对mapply进行矢量化，例如：

identical(outer(0:5, 0:6, function(x,y)mapply(sum,x,y)),
          outer(0:5, 0:6,'+'))
TRUE

PS：通常在使用outer之前我使用browser在调试模式下创建我的函数：

outer(0:2, 1:3, function(x,y)browser())
Called from: FUN(X, Y, ...)
Browse[1]> x
[1] 0 1 2 0 1 2 0 1 2
Browse[1]> y
[1] 1 1 1 2 2 2 3 3 3
Browse[1]> sum(x,y)
[1] 27          ## this give an error 
Browse[1]> x+y  
[1] 1 2 3 2 3 4 3 4 5 ## this is vectorized

为什么外部工作不像我认为的那样（在R中）？

1 个答案: