如何从向量中为函数指定多个参数？答案

【问题标题】：How to specify a number of arguments to a function from a vector?如何从向量中为函数指定多个参数？
【发布时间】：2014-04-19 03:42:23
【问题描述】：

假设f 是一个可以接受不同数量参数的函数。我有一个向量x，其条目用作f 的参数。

x=c(1,2,3) 
f(x[], otherarguments=100)

将x 的条目作为参数传递给f 的正确且简单的方法是什么？谢谢！

例如

我要转换

t1 = traceplot(output.combined[1])
t2 = traceplot(output.combined[2])
t3 = traceplot(output.combined[3])
t4 = traceplot(output.combined[4])
grid.arrange(t1,t2,t3,t4,nrow = 2,ncol=2)

类似

tt=c()
for (i in 1:4){
tt[i] = traceplot(output.combined[i])
}
grid.arrange(tt[],nrow = 2,ncol=2)

【问题讨论】：

请提供一个可重现的例子
我猜你在找?do.call？类似do.call("f", c(as.list(x), otherarguments=100))
@alexis_laz 你应该把你的评论变成一个答案:) 比我的更好。
@agstudy 将我的评论嵌入到您的答案中可能会更好（也许，多一点“酱汁”），这样它就可以更完整地参考这个问题。当然，随意合并它！

标签： r

【解决方案1】：

这里有一个选项：

我假设你有这个函数，并且你想“矢量化”x,y,z 参数：

ss <- 
function(x,y,z,t=1)
{
  x+y+z*t
}

您可以将其包装在一个函数中，将向量作为 (x,y,z) 的参数，将“...”作为其他 ss 参数：

ss_vector <- 
  function(vec,...){
    ss(vec[1],vec[2],vec[3],...)
  }

现在你可以这样称呼它：

 ss_vector(1:3,t=2)
 [1] 9

相当于：

 ss(1,2,3,t=2)
 [1] 9

【讨论】：

【解决方案2】：

正如上面的@agstudy 所说，您实际上正在寻找的是对函数f() 进行向量化，而不是尝试将向量传递给非向量化函数。 R 中的所有向量化函数的形式为

vectorized_f <- function(X) {
    x1 <- X[1]
    x2 <- X[2]
    x3 <- X[3]
    # ...
    xn <- X[length(X)]
    # Do stuff
}

作为一个例子，让我们做f <- function(x1, x2, x3) x1 + x2 + x3。此函数未向量化，因此尝试传递向量需要变通方法。您可以编写f()，而不是提供三个参数，如下所示：

vectorized_f <- function(X) {
    x1 <- X[1]
    x2 <- X[2]
    x3 <- X[3]
    x1 + x2 + x3
}

当然，您也可以尝试使其保持非矢量化，但正如我所说，这需要解决方法。例如，可以这样做：

f <- function(x1, x2, x3) x1 + x2 + x3
X <- c(1, 2, 3)
funcall_string <- paste("f(", paste(X, collapse = ","), ")", collapse = "")
# this looks like this: "f( 1,2,3 )"
eval(parse(text = funcall_string))
# [1] 6

但这实际上比矢量化版本慢得多。

system.time(for(i in 1:10000) {
    funcall_string <- paste("f(", paste(X, collapse = ","), ")", collapse = "")
    eval(parse(text = funcall_string))
})
   User      System verstrichen 
   2.80        0.01        2.85

对比

system.time(for(i in 1:10000) vectorized_f(X))
   User      System verstrichen 
   0.05        0.00        0.05

第, D

【讨论】：