У меня есть функция с двумя переменными x и y:
fun1 <- function(x,y) {
z <- x+y
return(z)
}
Функция отлично работает сама по себе:
fun1(15,20)
Но когда я пытаюсь использовать его с двумя векторами для x и y с функцией применения, я не получаю правильный массив 56 * 121.
Lx <- c(1:56)
Ly <- c(1:121)
mapply(fun1, Lx, Ly)
Буду признателен за вашу помощь, а также за совет по самому быстрому решению (например, решение data.table или dplyr быстрее, чем применить).
Если вы хотите использовать mapply(), вы должны предоставить ему n списков аргументов одинакового размера, которые будут переданы функции n на n, как в:
mapply(fun1,c(1,2,3), c(4, 5, 6))
[1] 5 7 9
или один аргумент может быть скаляром, например:
mapply(fun1,c(1,2,3), 4)
[1] 5 6 7
Поскольку вы пытаетесь использовать все комбинации Lx и Ly, вы можете повторить один список, а затем другой, например:
sapply(Lx, function(x) mapply(fun1,x,Ly))
or
sapply(Ly, function(y) mapply(fun1,Lx,y))
который дает тот же результат, что и предложение rawr
outer(Lx, Ly, fun1)
где outer() намного быстрее
Использование dplyr для этой проблемы, как вы ее описали, странно. Кажется, вы хотите работать с векторами, а не с data.frames, а функции dplyr ожидают data.frames и возвращают data.frames, т. е. его входы и выходы являются идемпотентными. Для работы с векторами следует использовать outer. Но dplyr можно втиснуть в эту задачу...
# define variables
Lx <- c(1:56)
Ly <- c(1:121)
dx <- as.data.frame(Lx)
dy <- as.data.frame(Ly)
require(dplyr)
require(magrittr) # for the %<>% operator
# the dplyr solution
(dx %<>% mutate(dummy_col = 1)) %>%
full_join(
(dy %<>% mutate(dummy_col = 1)), by='dummy_col') %>%
select(-dummy_col) %>%
transmute(result = Lx + Ly)
Ну, вы используете векторы разной длины, но, возможно, это поможет, если я правильно понимаю. Я только что сделал тупую функцию с переменной i
fun1 <- function(x,y) {
z <- x+y
return(z)
}
fun1(15,20)
Lx <- c(1:56)
Ly <- c(1:121)
fun1I <- function(x,y,i)
{
fun1(x[i],y[i])
}
fun1IR <- function(x,y)
{
function(i)fun1I(x=x,y=y,i=i) #return dumby function
}
testfun <- fun1IR(Lx,Ly) # creates function with data Lx and Ly in variable i
mapply(testfun, 1:min(length(Lx),length(Ly)))
outer:outer(Lx, Ly, fun1)или этого q/a - person rawr schedule 12.02.2016