R中的列表理解：映射，而不是过滤答案

【问题标题】：List comprehension in R: map, not filterR中的列表理解：映射，而不是过滤
【发布时间】：2014-10-02 15:03:34
【问题描述】：

所以，this question 告诉我们如何在 R 中执行列表推导以过滤出新值。

我想知道，编写生成新值的列表理解的标准 R 方法是什么？

基本上，如果我们有一个函数f和向量x，我想要列表f(el) for el in x。（这就像函数式编程中的地图）。

在 Python 中，这只是[f(el) for el in x]。我如何以标准方式在 R 中编写它？

问题是，现在我有 for 循环：

result = c(0)
for (i in 1:length(x))
{
    result[i] = f(x[i])
}

是否有更类似于 R 的方式来编写此代码，以避免 for 循环的开销？

【问题讨论】：

您正在寻找lapply 或sapply。
f 也有可能对向量输入进行操作； x = 1:10; sapply(x, function(X) X + 2); x + 2。顺便说一句，您的“结果”也可以使用已知大小进行初始化：rep(0, length(x))

标签： r performance list-comprehension vectorization idioms

【解决方案1】：

我建议看一下 R 包 rlist，它提供了许多实用功能，使使用列表变得非常容易。例如，你可以写

list.map(x, x ~ x + f(x))

【讨论】：

【解决方案2】：

以下没有任何特殊功能的作品：

> x <- 1:10
> f <- function(x) {x+log(x)}
> 
> f(x)
 [1]  1.000000  2.693147  4.098612  5.386294  6.609438  7.791759  8.945910 10.079442 11.197225 12.302585

> result = f(x)
> result
 [1]  1.000000  2.693147  4.098612  5.386294  6.609438  7.791759  8.945910 10.079442 11.197225 12.302585

如果 x 是向量，则 f(x) 的结果将是向量。

> y = 12
> f(y)
[1] 14.48491

【讨论】：