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我对 R 完全陌生。你能解释一下下面的代码吗？非常感谢您。

patterns <- matrix(c(0,0,0,1,0,1,0,1,1,1,1,0),4,3, byrow = T)
input <- unlist(lapply(1:100, function(i) {
    ps <- patterns[sample(nrow(patterns)),]
    as.vector(t(ps))
}))
teach <- c(input[-1],input[1])
data <- cbind(input, teach)
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首先，总的来说，

var <- expr

计算 R 表达式expr并将结果分配给变量var。如果语句出现在函数内部，则var变为函数局部变量，否则变为全局变量。

c(0,0,0,1,0,1,0,1,1,1,1,0)

按照给定的顺序将 12 个double文字组合成一个double向量。

matrix(c(0,0,0,1,0,1,0,1,1,1,1,0),4,3, byrow=T )

从具有 4 行和 3 列的向量创建一个matrix，从上到下（每行内从左到右）一次填充一行矩阵。

nrow(patterns)

patterns返回矩阵中的行数。

sample(nrow(patterns))

通过基本上从 1 到 的整数集随机打乱来返回元素integer向量。nrow(patterns)nrow(patterns)

patterns[sample(nrow(patterns)),]

索引patterns矩阵。这种类型的索引基本上允许您提取原始矩阵的“子矩阵”。逗号左边的参数指定要选择的行，右边的参数指定要选择的列。省略的参数等效于指定该维度的所有索引。此特定表达式选择矩阵中的所有行和所有列，但会打乱行顺序。

t(ps)

转置矩阵ps。

as.vector(t(ps))

将转置矩阵展平为向量。请注意，这是按列计算的，这与之前从向量构造矩阵的方式相反。请注意，因为这是封闭函数中的最后一条语句，所以在执行时它会自动成为函数的返回值。

function(i) {
    ps <- patterns[sample(nrow(patterns)),]
    as.vector(t(ps))
}

定义一个接受一个参数i并执行我上面解释的两个语句的函数。请注意，patterns此功能有效地关闭了。

1:100

创建一个integer由 100 个元素组成的向量，整数从 1 到 100。

lapply(1:100, function(i) { ... } )

对第一个参数的每个元素执行一次在第二个参数中给出的函数，当为该特定元素调用该元素时，将该元素作为函数的第一个参数传递。在这种情况下，结果是函数将被执行 100 次，将整数 1 到 100 作为参数传递i给每个调用的参数。lapply()总是返回函数每次执行的返回值，组合成一个list对象。

unlist( ... )

将 转换list为单个同质（非列表）对象。它的工作原理取决于其参数的确切性质，但在这种情况下，它将每个函数调用返回的向量组合成一个向量。

input[-1]

input返回不包括其第一个元素的整个向量。

input[1]

返回向量的第一个元素input。

c(input[-1],input[1])

结合前面的两个值。最终结果是第一个元素已移动到向量的末尾。

cbind(input, teach)

执行上述两个向量的“列绑定”。这意味着每个向量将被视为一个length(vector)-by-1 矩阵，两个矩阵将组合成一个length(vector)-by-2 矩阵。（如果长度不相等，该函数仍然会成功，但它会回收任何短向量输入并打印警告消息。）

于 2015-02-24T21:57:57.180 回答
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lmepair.df <- function(fixed, dataframe, name.ID, num.outcomes, method="REML", random.indep=F, random.group=NULL, use.lmer=F, group.weights=NULL, null.model=NULL, return.matrices=F, loglik.only=F, eigen.loglik.only=F, return.sigma=F, score=F, return.loglikfn=F){
  require(MASS)
  if (use.lmer==F)
    require(assist) # also loads nlme #
  else
    require(lme4)
于 2015-07-22T21:45:30.160 回答