在 R 中：将函数列表变成一个大函数（函数的元素总和）答案

【问题标题】：in R: turn list of functions into one big function (element-wise sum of functions)在 R 中：将函数列表变成一个大函数（函数的元素总和）
【发布时间】：2014-06-12 01:56:11
【问题描述】：

我有一个函数列表，我想将它们添加到一个“大”函数中。示例：

funlist=list()  
funlist[[1]]=exp(x1)
funlist[[2]]=sin(x2)

期望的结果：

bigfun = exp(x1) + sin(x2)

我知道数字情况可以使用reduce("+", list)，但上述非数字情况呢？

请注意：我正在寻找一个通用的自动化解决方案，即函数列表可能会有所不同（函数本身和列表长度/函数数量），但列表的所有函数必须添加到一个最终术语到底。每个函数都应该有自己的必须提供的值（例如，x1 到 funlist[[1]]，x2 到 funlist[[2]] 等）。

重要提示：然后将 bigfun 项传递给优化器 (optim) 以找到每个函数的最佳值，从而最大化所有函数的结果。

编辑：为简单起见，我选择了函数 exp(x1) 和 sin(x2)。这些函数本身就是函数包装器，例如 function(x) {y1*x + y2*x^2 + y3*x^3} ，其中 y1, y2, y3 之前已经计算过。

【问题讨论】：

f <- function(x) sin(x) + exp(x) 然后例如f(0.5).
感谢您的发帖，但不幸的是，这不是一个可应用于各种功能的通用解决方案（我进一步编辑了我的文字以使其更清晰）。
是的，我看到了。在这种情况下，Bens 解决方案似乎适合我。希望这是你要找的。好问题顺便说一句。 +1。
谢谢西蒙。 Ben 的想法朝着正确的方向发展，但还不是我想要的。
请贴出优化问题。

标签： r list function

【解决方案1】：

这是一个函数，它将接受一个函数列表并返回一个计算它们总和的函数：

add.funs <- function(funlist) {
   function(...) Reduce(`+`, lapply(funlist, do.call, as.list(...)))
}

例如：

funlist=list()  
funlist[[1]] <- function(x) {5*x + 2*x^2 + 3*x^3}
funlist[[2]] <- function(x)sin(x)

bigfun <- add.funs(funlist)

bigfun(3)
# [1] 114.1411

这确实是一样的：

funlist[[1]](3) + funlist[[2]](3)
# [1] 114.1411

编辑：对于每个函数的单个不同参数，试试这个：

add.funs <- function(funlist) {
   function(...) {
      arglist <- lapply(as.list(...), as.list)
      Reduce(`+`, Map(do.call, funlist, arglist))
   }
}

bigfun <- add.funs(funlist)

bigfun(c(3, 4))
# [1] 113.2432
funlist[[1]](3) + funlist[[2]](4)
# [1] 113.2432

【讨论】：

谢谢弗洛德尔。尚未测试此解决方案，因为我需要为每个函数提供不同的输入（我知道可以扩展您的方法，类似于 Ben 的嵌套函数）。因此，我接受了本的回答。
我可以改进。您能否澄清一下：每个函数是否都采用一个不同的参数？
是的，你是对的，每个函数都有一个不同的参数（x1、x2、..）。
+1。干得好弗洛德尔，谢谢！学到了一些新东西（MAP）。为了公平起见，我将 Ben 的答案保留为已接受的答案，因为他是第一个提供完整解决方案的人。

【解决方案2】：

这是一种函数式编程方法，您可以将函数存储在列表中。

funs <- c(sin,exp)

bigfun<-function(x,funs){
sum(sapply(funs, function(f) f(x)))}

bigfun(x=10,funs=funs)

从 Hadley Wickham 那里了解到： http://adv-r.had.co.nz/Functional-programming.html#lists-of-functions

**EDIT**提供多个值（即每个函数的不同值）：

bigfun2<-function(vec,funs){vf<-function(vec,funs){funs(vec)} 
sum(sapply(1:length(vec),function (i) vf(vec[i],funs[[i]])))}

optim(par=initvec,fn=bigfun2,funs=funs)

这假设您有一个等于数据向量长度的函数列表，其中funs 是您的函数列表，vec 是您的数据向量。在优化示例中，只需将初始起始值等长的向量initvec 设置为funs，将其作为附加参数传递给optim

【讨论】：

谢谢本。差不多了。但是，这不是要求所有功能都像乐趣一样吗？乐趣不能成为功能的一部分，因为它会有所不同。
你可以很容易地让它成为 bigfun 的论点之一。一秒
现在看看；您可以将函数存储在列表中，并将列表作为参数提供给bigfun
嗨，本，感谢您的努力。我想我没有很好地解释这个问题（我编辑了我原来的问题）。虽然您可以将函数提供给函数包装器“bigfun”，但不应传递值（在您的示例中为“x”）（每个函数也应该有所不同）。我需要 bigfun 成为一个功能可泛化的术语（因为它用于优化）。如果这是有道理的。
你想优化什么？您不必将固定数据向量传递给优化，您只需设置初始值

【解决方案3】：

另请参阅：

make_bigfun <- function(..., sep = " + ") {
   funlist = list(...)

   ff = function() NULL
   environment(ff) = parent.frame()

   formals(ff) = unlist(lapply(funlist, formals)) 
   body(ff) = parse(text = do.call(paste, c(lapply(funlist, function(x) deparse(body(x))), sep = sep)))

   return(ff)
}

make_bigfun(function(x1) exp(x1), function(x2) sin(x2), function(x3) cos(x3))
#function (x1, x2, x3) 
#exp(x1) + sin(x2) + cos(x3)
do.call(make_bigfun, c(list(function(x1) exp(x1), function(x2) sin(x2)), sep = " - "))
#function (x1, x2) 
#exp(x1) - sin(x2)
bigfun = make_bigfun(function(x1) exp(x1), function(x2) sin(x2))
identical(exp(1) + sin(2), bigfun(1,2))
#[1] TRUE

【讨论】：

【解决方案4】：

这样的事情怎么样：

假设函数存储为字符串：

funlist=list()  
funlist[[1]]="exp(x)"
funlist[[2]]="sin(x)"

可以组合字符串，然后解析+eval：

eval(parse(text=paste("bigfun <- function(x)", do.call(paste,c(funlist,sep="+")))))

【讨论】：