如何使用 R 自动创建结构列表？答案

【问题标题】：How can I create a list of structures automatically with R?如何使用 R 自动创建结构列表？
【发布时间】：2011-09-21 16:31:27
【问题描述】：

假设 RES 是一个可容纳 1000 个结构的列表，函数 kmeans 作为输出生成。

如何申报 RES？

在声明 RES 之后，我想做这样的事情：

for (i in 1:1000) {
  RES[i] = kmeans(iris,i)
}

谢谢。瑞

【问题讨论】：

标签： list r structure

【解决方案1】：

如果你使用 R 应用成语，你的代码会更简单，你不必提前声明你的变量：

RES <- lapply(1:3, function(i)kmeans(dist(iris[, -5]),i))

结果：

> str(RES)
List of 3
 $ :List of 7
  ..$ cluster     : Named int [1:150] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
  .. ..- attr(*, "names")= chr [1:150] "1" "2" "3" "4" ...
  ..$ centers     : num [1, 1:150] 2.89 2.93 3.04 2.96 2.93 ...
  .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
  .. .. ..$ : chr "1"
  .. .. ..$ : chr [1:150] "1" "2" "3" "4" ...
  ..$ totss       : num 55479
  ..$ withinss    : num 55479
  ..$ tot.withinss: num 55479
  ..$ betweenss   : num 4.15e-10
  ..$ size        : int 150
  ..- attr(*, "class")= chr "kmeans"
 $ :List of 7
  ..$ cluster     : Named int [1:150] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
  .. ..- attr(*, "names")= chr [1:150] "1" "2" "3" "4" ...
  ..$ centers     : num [1:2, 1:150] 0.531 4.104 0.647 4.109 0.633 ...
  .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
  .. .. ..$ : chr [1:2] "1" "2"
  .. .. ..$ : chr [1:150] "1" "2" "3" "4" ...
  ..$ totss       : num 55479
  ..$ withinss    : num [1:2] 863 9743
  ..$ tot.withinss: num 10606
  ..$ betweenss   : num 44873
  ..$ size        : int [1:2] 51 99
  ..- attr(*, "class")= chr "kmeans"
 $ :List of 7
  ..$ cluster     : Named int [1:150] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
  .. ..- attr(*, "names")= chr [1:150] "1" "2" "3" "4" ...
  ..$ centers     : num [1:3, 1:150] 3.464 0.5 5.095 3.438 0.622 ...
  .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
  .. .. ..$ : chr [1:3] "1" "2" "3"
  .. .. ..$ : chr [1:150] "1" "2" "3" "4" ...
  ..$ totss       : num 55479
  ..$ withinss    : num [1:3] 2593 495 1745
  ..$ tot.withinss: num 4833
  ..$ betweenss   : num 50646
  ..$ size        : int [1:3] 62 50 38
  ..- attr(*, "class")= chr "kmeans"

【讨论】：

很好！:) 但是，我尝试了 RES
这是因为您尝试在iris 上进行聚类，而不是距离矩阵。阅读?kmeans 和?dist 的帮助。
谢谢安德烈。这是因为kmeans。现在您的解决方案正在运行！我从 sapply 学到了一些重要的东西！

【解决方案2】：

我认为lapply 在这种情况下是正确的答案。但是有很多场景需要循环，这是一个很好的问题。

R 列表不需要提前声明为空，因此最简单的方法是将RES 声明为空列表：

RES <- list()
for (i in 1:1000) {
   RES[i] = kmeans(iris,i)
}

R 只会为每次迭代扩展列表。

顺便说一句，这甚至适用于非顺序索引：

newList <- list()
newList[5] <- 100

产生一个列表，其中插槽 1 到 4 设计为 NULL，第五个插槽中的数字 100。

这只是说列表与原子向量在 R 中是非常不同的野兽。

【讨论】：

【解决方案3】：

不幸的是，创建列表的方式与创建数字向量的通常方式不同。

# The "usual" way to create a numeric vector
myNumVec <- numeric(1000) # A numeric vector with 1000 zeroes...

# ...But there is also this way
myNumVec <- vector("numeric", 1000) # A numeric vector with 1000 zeroes...


# ...and that's the only way to create lists:

# Create a list with 1000 NULLs
RES <- vector("list", 1000)

所以你的例子会变成，

RES <- vector("list", 1000)
for (i in 1:1000) {
  RES[[i]] = kmeans(iris,i) 
}

（请注意，kmeans 不喜欢像那样直接使用 iris 数据集调用...）

但话又说回来，lapply 也会这样做，而且会像 @Andrie 所展示的那样以更直接的方式。

【讨论】：

在您的示例中，我们知道这是“数字”类型，我不知道 kmeans 函数输出的类型是什么。我猜它类似于“c”中的结构。我怎样才能扭转这个局面？谢谢
@Rui kmeans 的输出是kmeans 类的对象，本质上和列表一样。所以@Tommy 的代码可以工作（除了 kmeans 期望距离矩阵作为输入，而不是 data.frame）。
@Andrie，我从来没有使用带有距离矩阵的 kmeans 作为输入。我一直使用data.frame。 sapply / lapply 解决方案非常优雅。谢谢
@Tommy，它不起作用。 RES[2] = kmeans(iris[, -5], 2) : 要替换的项目数不是替换长度的倍数我需要这个解决方案的原因。是因为我将使用通过多个内核并行化的 foreach 库。
@Rui - 哎呀，应该是双括号赋值（RES[[i]]）。我更新了代码。