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尽管@jeremycg 帮助我开发了以下代码，但我再次发布此内容。它有效，但它的表现不是我想要的！快速提醒：我有一组树，我需要用一个称为 gamma 的因子来衡量，如果每棵树的值不在定义的范围内，它会重新调整，直到它的值在定义的范围内......让我们试试这个例子：

library(ape)
library(phytools)

trees<- pbtree(b=1, n=100, nsim=50)

 fixmytrees <- function(tree, rescaleamt = NULL){
if(is.null(rescaleamt)){
rescaleamt <- sample(seq(from = 0.1, to = 0.9, by = 0.1), 1)
} 
if(is.na(gammaStat(tree))){return("bad tree")}
if(gammaStat(tree) < 6){
 return(tree)
 } else {
return(rescale(tree, model ="delta", rescaleamt))
}
}
z<-lapply(tree, fixmytrees) 

 #The script does rescale trees but they are not extreme enough. In this case if you try

 gammaStat(z[[]]) #You would probably see values lower than 6 and sometimes NA!!!

谢谢你！

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首先，读取库并创建一个递归辅助函数：

library(ape)
library(geiger)
fixmytrees <- function(tree, rescaleamt = NULL){
  if(is.null(rescaleamt)){
    rescaleamt <- sample(seq(from = 0.1, to = 0.9, by = 0.1))
  } 
  if(gammaStat(tree) >= 1){
    return(tree)
  } else {
    return(fixmytrees(rescale(tree, "delta", rescaleamt), rescaleamt/2))
  }
}

此函数将采用一棵树，如果它通过了 gamma 检查，则返回它。如果不是，它将从树中获取一个随机数seq(from = 0.1, to = 0.9, by = 0.1)并按该数量重新缩放树，然后再次调用该函数，使用新树和rescaleamt/2.

所以现在我们只需要在您的树列表上执行此操作：

lapply(trees, fixmytrees)

注意。这不是对您的数据做的特别明智的事情，所以请确保您知道为什么要这样做。

于 2015-12-04T03:58:40.183 回答