Question

我试图在下面的R代码中循环f。但f本身就是一个函数（即is.function(f)给出TRUE）。

我想知道f是一个函数，是否可以循环它？

注意： f来自f <- approxfun(...)，需要保留为函数，以便我可以使用integrate(f, ...)。

这是我的R代码：

den = list()
x = rep(0, 2)
d = list(c(rbeta(1e4, 5, 5), rbeta(1e4, 2, 5)))
f = as.function()       ## What should this be? ##

for(i in 1:2){
den[[i]] <- density(d[[i]])
f[i] <- approxfun(den[[i]]$x, den[[i]]$y, yleft = 0, yright = 0) # how can it become loopable?
x[i] <- integrate(f[i], 0, .1)[[1]]
}

Answer 1

在下文中，class(f[1])是list，而class(f[[1]])是function。因此，您只需要f[[i]]函数中的integrate。

den = list()
x = rep(0, 2)

d <- list()
d[[1]] <- rbeta(1e4, 5, 5) 
d[[2]] <- rbeta(1e4, 2, 5)

f <- list()     

for(i in 1:2){

  den[[i]] <- density(d[[i]])
  f[[i]] <- approxfun(den[[i]]$x, den[[i]]$y, yleft = 0, yright = 0) 
  x[i] <- integrate(f[[i]], 0, .1)[[1]]

}

Answer 2

虽然已经有一个已接受的答案，但我会发布我的，因为我相信你的代码中的主要错误来自于过于努力，你太复杂了。

首先，您不需要功能列表f，只需要一个函数与integrate一起使用，就像您在问题中所说的那样。

其次，您创建d的方式使用了对c的不必要的调用。这个调用将使其参数一个向量，而不是两个随机beta数的向量，这是你想要的。

所以完整的代码只是对你的简化。

set.seed(4149)    # makes the results reproducible

den = list()
x = rep(0, 2)
d = list(rbeta(1e4, 5, 5), rbeta(1e4, 2, 5))

for(i in 1:2){
    den[[i]] <- density(d[[i]])
    f <- approxfun(den[[i]]$x, den[[i]]$y, yleft = 0, yright = 0) # how can it become loopable?
    x[i] <- integrate(f, 0, .1)[[1]]
}

x
#[1] 0.001244482 0.110921241

请注意set.seed的使用，在使用RNG时，最好设置种子，以便获得可重现的数据和结果。

在R中使函数loopable

2 个答案: