我如何使这段代码更紧凑/更高效？答案

【问题标题】：How would I make this code more compact/efficient?我如何使这段代码更紧凑/更高效？
【发布时间】：2014-04-03 22:20:16
【问题描述】：

对于提出一个简单的问题，我深表歉意，但我第一次尝试学习如何在 R 中使用 for 循环，并且没有太多运气来概括任何指南向我展示的具体问题（或一般而言！）我需要根据专家意见制作很多（~18）不同的分布，并且可以通过将三角形分布相加来做到这一点。但是，代码不是很好，我认为可以使用 for 循环对其进行改进，但我不确定如何 - 特别是因为所有最小/最大/模式估计值都不同。我该如何改进呢？（以下代码仅适用于 18 个发行版之一）：

library(mc2d)
x <- seq(from=0.5, to=6, by=0.001)
june.cool <- dtriang(x, min=1,   max=2, mode=1)   +
             dtriang(x, min=1,   max=4, mode=2)   +
             dtriang(x, min=0.5, max=1, mode=1)   +
             dtriang(x, min=2,   max=4, mode=3)   +
             dtriang(x, min=0.25,max=1, mode=1)   +   
             dtriang(x, min=1,   max=3, mode=2)   +
             dtriang(x, min=0.5, max=2, mode=1)   +
             dtriang(x, min=1,   max=5, mode=2.5) +
             dtriang(x, min=1,   max=6, mode=4)

【问题讨论】：

@Hugh - 我猜这个包有一个函数：inside-r.org/packages/cran/mc2d/docs/qpert
您应该添加所有包依赖项。
嗨 Hugh - thelatemail 是对的，它是用于建模专家意见的三角形分布的替代方案。我刚刚编辑了问题，因为三角形分布更熟悉。
分布之间的最大/分钟/模式如何变化？这里到底发生了什么变化？ x 是否保持不变？
是的——所以对于每个整体分布（在这种情况下，我只展示了一个，“june.cool”），x 应该保持不变。它只是一个从最小值到最大值的任意向量来运行密度函数。每个单独的 dtriang 都有不同的最小/最大/模式，因为这是一位专家对参数的意见。因此，在这种情况下，对于 min=1、max=2 和 mode=1，这是一个人对 6 月份产品冷却所需时间的估计。

标签： r loops

【解决方案1】：

根据@Luca 的回答，我会使用 apply 和 rowSums：

 rowSums(  apply(values, 1, function(args) dtriang(x, min=args[1],
                                                max=args[2],
                                                mode=args[3])
                                        ))

【讨论】：

【解决方案2】：

通常最好使用该语言，而不是粘贴在一起并评估的字符串。专家说：

xprt <- data.frame(min=c(1, 1, .5, 2, .25, 1, .5, 1, 1),
                   max=c(2, 4, 1, 4, 1,3, 2, 5, 6),
                   mode=c(1, 2, 1, 3, 1, 2, 1, 2.5, 4))

您想Map，使用dtriang，将每一行设置为一个新值，并带有一个附加参数（跨行常量）x，所以

val <- with(xprt, Map(dtriang, min=min, max=max, mode=mode, MoreArgs=list(x=x)))

这给出了一个结果列表，您希望通过将它们相加来将它们减少为单个值

Reduce(`+`, val)

综合：

with(xprt, {
    Reduce(`+`, Map(dtriang, min=min, max=max, mode=mode, MoreArgs=list(x=x)))
})

【讨论】：

嗨 Martin - 你说使用语言工作 - 你到底是什么意思？
您选择的答案会创建一个表示要计算的表达式的字符串，然后对其进行计算。相比之下，@NealFultz 的答案和我的答案直接使用引用您希望转换的值的符号。

【解决方案3】：

您可以尝试这样的事情（仅对前三个发行版进行）

values <- data.frame(min = c(1,1,0.5),
                     max = c(2,4,1),
                     mode = c(1,2,1))

june.cool <- eval(parse(text=paste(apply(values, 1, function(my.row)
               sprintf("dtriang(x, min=%f, max=%f, mode=%f) ",
                   my.row["min"], my.row["max"], my.row["mode"])),
           collapse = " + ")
))

从指定分布参数的data.frame开始，通过单个语句和pasteing一起创建表达式，然后对其求值并将其分配给june.cool

【讨论】：

这正是我一直在寻找的东西！这里有很多我不认识的命令，所以我会很高兴查找它们:) 我希望我能自己弄清楚如何做到这一点，但我想它会带来更多的 R 经验。谢谢卢卡
我不知道 Map，但我认为 @Neal 的方式肯定比我的好！（是的，我确实喜欢知识分子的诚实 :)））其他时候（例如在 for 循环中），我发现 eval(parse(text=foo)) 技巧很有用