R，为什么这些作业的结果不同答案

【问题标题】：R, why are these assignments' results differentR，为什么这些作业的结果不同
【发布时间】：2013-11-19 18:42:26
【问题描述】：

我是 R 的初学者。我对以下代码有疑问。

f <- function(x,y){
  x+y[1]+y[2]
}

y <- matrix(1:8, ncol=2);y
x <- 1:4
i <- 1:4
v1 <- f(x[i], y[i,])
v2 <- NULL; v2[i] <- f(x[i], y[i,])
v3 <- NULL; for(i in 1:4){v3[i] <- f(x[i], y[i,])}
v1; v2; v3

v1 和 v2 的结果相同。 v3 是我想要的。但是为什么我不能只使用 v1 或 v2 的命令呢？为什么它们不同？有没有办法稍微修改 v1 或 v2 以获得所需的结果？提前非常感谢！

【问题讨论】：

标签： r function matrix assignment-operator

【解决方案1】：

这里的问题是你的函数f 没有在第二个参数中向量化。如果您在函数内显式评估加数，您可以看到发生了什么：

> x[i]
[1] 1 2 3 4
> y[i,][1]
[1] 1
> y[i,][2]
[1] 2

所以你可以看到，f(x[i],y[i,]) 与评估 1:4 + 1 + 2 是一样的：

> 1:4 + 1 + 2
[1] 4 5 6 7
> f(x[i],y[i,])
[1] 4 5 6 7

如果您希望第二个参数中包含矩阵，则可以编写函数的矢量化版本，如 @James 所述。另一种选择是将y 转换为数据框：

> f(x,data.frame(y))
  X1
1  7
2 10
3 13
4 16

这样做的原因是数据框表示为列列表，而矩阵表示为具有维度属性的数组。所以y[1] 会给你y 的第一个元素，而data.frame(y)[1] 会给你第一列：

> y[1]
[1] 1
> data.frame(y)[1]
  X1
1  1
2  2
3  3
4  4

【讨论】：

【解决方案2】：

问题来自您对f 的实现。矩阵子集的工作方式意味着您返回相同的矩阵并始终为 x 中的每个值选择前两个元素。

如果您以更加矢量化的方式编写它，它将按您的意愿工作：

f2 <- function(x,y) x+y[,1]+y[,2]
f2(x,y)
[1]  7 10 13 16

【讨论】：