R：在功能應用兩個變量

我有兩個變量x和y的函數：R：在功能應用兩個變量

fun1 <- function(x,y) { 
    z <- x+y 
    return(z) 
}

功能做工精細本身：

fun1(15,20)

但是當我嘗試使用它有兩個向量x和y與應用功能我沒有得到正確的56 * 121陣列

Lx <- c(1:56) 
Ly <- c(1:121) 

mapply(fun1, Lx, Ly)

我會是你的幫助的感謝d也建議最快的解決方案（例如，data.table或dplyr解決方案比應用更快）。

來源

2016-02-12 adam.888

想您所想'outer'：'外（LX，LY，FUN1）'或[此Q/A（http://stackoverflow.com/questions/ 34858734 /加總子向量對的一矢量-在-R） – rawr

如果你想使用mapply()，你必須爲它提供的是具有相同的尺寸參數ñ名單，以及將被N傳遞給函數N，如：

mapply(fun1,c(1,2,3), c(4, 5, 6)) 
[1] 5 7 9

或一個參數可以是標量，如：

mapply(fun1,c(1,2,3), 4) 
[1] 5 6 7

既然你想使用的Lx和Ly所有組合，你可以遍歷一個列表，然後遍歷，其他像：

sapply(Lx, function(x) mapply(fun1,x,Ly))

或

sapply(Ly, function(y) mapply(fun1,Lx,y))

產生相同的結果RAWR命題

outer(Lx, Ly, fun1)

其中outer()快得多

來源

2016-02-12 00:56:25 HubertL

使用dplyr對於這個問題，因爲你描述它，很奇怪。您似乎想要使用向量，而不是數據幀，並且dplyr函數期望data.frames進入並返回data.frames，即它的輸入和輸出是冪等的。爲了處理矢量，你應該使用outer。但dplyr可以被硬塞進完成這個任務......

# 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)

來源

2016-02-16 05:03:30

那麼你正在使用不同長度的載體，但也許這將幫助，如果我理解正確。我只是做了具有可變dumby功能我

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)))

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2016-06-11 15:50:49

R：在功能應用兩個變量

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