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我有一个带有两个变量 x 和 y 的函数：

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

该功能本身可以正常工作：

fun1(15,20)

但是当我尝试将它与 x 和 y 的两个向量一起使用时，我没有得到正确的 56*121 数组

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

mapply(fun1, Lx, Ly)

我将不胜感激您的帮助以及有关最快解决方案的建议（例如，data.table 或 dplyr 解决方案比应用更快）。

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3 回答 3

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如果你想使用mapply()它，你必须为它提供 n 个具有相同大小的参数列表，并将 n 传递给函数 n，如下所示：

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

或者一个参数可以是一个标量，如：

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

由于您尝试使用 and 的所有组合Lx，因此Ly您可以迭代一个列表，然后迭代另一个列表，例如：

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

或者

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

产生与原始命题相同的 结果

outer(Lx, Ly, fun1)

哪里outer()更快

于 2016-02-12T00:56:25.763 回答
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正如你所描述的那样，使用dplyr这个问题很奇怪。您似乎想要使用向量，而不是 data.frames，并且dplyr函数期望 data.frames 输入并返回 data.frames，即它的输入和输出是幂等的。要使用向量，您应该使用outer. 但dplyr 可能会被硬塞到做这个任务......

# 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)
于 2016-02-16T05:03:30.957 回答
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好吧，您使用的是不同长度的向量，但如果我理解正确，这可能会有所帮助。我刚刚用变量 i 做了一个哑函数

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)))
于 2016-06-11T15:50:49.543 回答