使用map
,您可以将函数应用于每对参数:
> mapply(rep, 1:4, 4:1)
[[1]]
[1] 1 1 1 1
[[2]]
[1] 2 2 2
[[3]]
[1] 3 3
[[4]]
[1] 4
我希望对outer
的每个参数组合执行类似的操作,但它不起作用,因为在此示例中outer
的输出应为4x4数组:
> outer(1:4, 4:1, rep)
Error in dim(robj) <- c(dX, dY) :
dims [produit 16] ne correspond pas à la longueur de l'objet [40]
是否有一些R功能(理想情况下是基础R)可以像mapply
或outer
一样轻松完成这项工作?
此最小示例中的预期输出应如下所示:
> c(mapply(rep, 1:4, 4), mapply(rep, 1:4, 3), mapply(rep, 1:4, 2), mapply(rep, 1:4, 1))
[1] 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 1 1 2 2 3 3 4 4 1 2 3 4
# Or
> c(rep(1:4, each = 4), rep(1:4, each = 3), rep(1:4, each = 2), rep(1:4, each = 1))
[1] 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 1 1 2 2 3 3 4 4 1 2 3 4
我可以使用expand.grid
和apply
的组合,但我希望有一些更简单的解决方案:
> unlist(apply(expand.grid(1:4, 4:1), 1, function(x) rep(x[1], x[2])))
Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1
1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4 1 1
Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1 Var1
1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 1 1 2 2 3 3 4 4
Var1 Var1 Var1 Var1
1 2 3 4
基于李哲源Zheyuan Li&#39;回复(记录):使用outer
和Vectorize
获得一个不寻常的对象:一个矩阵,每个元素都是一个列表:
> res <- outer(1:4, 4:1, Vectorize(rep.int))
> class(res)
[1] "matrix"
> typeof(res)
[1] "list"
> res
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] Integer,4 Integer,3 Integer,2 1
[2,] Integer,4 Integer,3 Integer,2 2
[3,] Integer,4 Integer,3 Integer,2 3
[4,] Integer,4 Integer,3 Integer,2 4
您可以unlist
获取向量或删除维度属性以获取常规列表:
> unlist(res)
[1] 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 1 1 2 2 3 3 4 4 1 2 3 4
>
> dim(res) <- NULL
> # res <- c(res) # equivalent
> res[1:5] # show the first 5 elements of the list
[[1]]
[1] 1 1 1 1
[[2]]
[1] 2 2 2 2
[[3]]
[1] 3 3 3 3
[[4]]
[1] 4 4 4 4
[[5]]
[1] 1 1 1
在这种情况下,outer(1:4, 4:1, Vectorize(rep.int))
有效但在许多情况下您需要outer(1:4, 4:1, Vectorize(rep.int, SIMPLIFY = TRUE))
。
有关更多说明,请参阅李哲源 Zheyuan Li answer
这里,myfun的输出是长度为2的向量 - &gt;仅适用于SIMPLIFY = FALSE
,因为您需要每次运行myfun
的结果是长度为1的列表
> myfun <- function(x, y) c(sum(x,y), mean(x,y))
> myfun(1,4)
[1] 5 1
> res <- outer(1:4, 4:1, Vectorize(myfun, SIMPLIFY = TRUE))
Error in dim(robj) <- c(dX, dY) :
dims [produit 16] ne correspond pas à la longueur de l'objet [32]
> res <- outer(1:4, 4:1, Vectorize(myfun, SIMPLIFY = FALSE))
>
这里myfun的输出是长度为2的列表 - &gt;仅适用于SIMPLIFY = FALSE
> myfun <- function(x, y) list(sum(x,y), mean(x,y))
> myfun(1,4)
[[1]]
[1] 5
[[2]]
[1] 1
> res <- outer(1:4, 4:1, Vectorize(myfun, SIMPLIFY = TRUE))
Error in dim(robj) <- c(dX, dY) :
dims [produit 16] ne correspond pas à la longueur de l'objet [32]
> res <- outer(1:4, 4:1, Vectorize(myfun, SIMPLIFY = FALSE))
>
这里myfun的输出是长度为1的列表,包含长度为2的向量
- &GT;适用于SIMPLIFY = FALSE
和SIMPLIFY = TRUE
> myfun <- function(x, y) return(list(c(sum(x,y),mean(x,y))))
> myfun(1,4)
[[1]]
[1] 5 1
> res <- outer(1:4, 4:1, Vectorize(myfun, SIMPLIFY = TRUE))
> res <- outer(1:4, 4:1, Vectorize(myfun, SIMPLIFY = FALSE))
答案 0 :(得分:2)
只需在FUN = Vectorize(rep.int, SIMPLIFY = FALSE)
中使用outer
即可获得矩阵列表。
相关:How to perform pairwise operation like `%in%` and set operations for a list of vectors
答案 1 :(得分:2)
如果我们需要Map
unlist(do.call(Map, c(f= rep, unname(expand.grid(1:4, 4:1)))))
#[1] 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 1 1 2 2 3 3 4 4 1 2 3 4