在R中创建函数[关闭]答案

【问题标题】：Create function in R [closed]在R中创建函数[关闭]
【发布时间】：2014-09-03 00:43:58
【问题描述】：

我正在尝试创建一个函数，该函数将采用向量 x 并返回向量 Result，使得 Result[i] 包含 x 向量的标准偏差 与 i ^第元素省略。

【问题讨论】：

您尝试过什么（请出示您的代码）？具体来说，您所尝试的方法没有按您的预期工作？

【解决方案1】：

添加到答案组合中

f <- function(x) combn(rev(x), length(x)-1, FUN=sd)
f(1:3)
# [1] 0.7071068 1.4142136 0.7071068

【讨论】：

【解决方案2】：

给你：

fun <- function(x) {
  sapply(1:length(x), function(i) sd(x[-i]))
}
fun(x)

（仅作记录...）

这是我在看到 @Joost 之前的原始解决方案

fun <- function(x) {
  index <- 1:length(x)
  sd.without.ith <- function(index) {
    sd(x[index != i])
  }
  sapply(index, sd.without.ith)
}
x <- 40:50
fun(x)

【讨论】：

【解决方案3】：

只是为了好玩（功能）：

require(functional)

f <- function(x) sapply(seq(length(x)), Compose(`-`, Curry(`[`, x), sd))
f(1:3)
## [1] 0.7071068 1.4142136 0.7071068

【讨论】：

【解决方案4】：

这是你要找的吗？

f <- function(x){

    y <- numeric(0)

    for(i in 1:length(x)){

        y[i] <- sd(x[-i])

    }

    return(y)

 }

 x <- 1:10

 > f(x)
 [1] 2.738613 2.934469 3.073181 3.162278 3.205897 3.205897 3.162278 3.073181 2.934469 2.738613

【讨论】：

x[-i] 的绝妙技巧！使用sapply 会更好！
嗨，Janos，我想早先对您的回答发表评论，但还没有足够的代表。我确实想知道你为什么选择sapply 而不是for loop？这是速度的事情还是有其他好处？ Tnx
通常sapply 更快。它也更优雅、更短。但最重要的是，它可以帮助您摆脱可变的y 变量。一般来说，可变变量很麻烦，它们使程序不是线程安全的。尽可能避免它们是好的，像 R 这样的函数式语言鼓励你这样做。
Tnx，这很有意义！