R 是一种矢量化语言,因此在许多情况下可以避免循环。所以不要循环 m 次,只需从 0 或 1 中挑选 m 个样本。这将大大提高性能。
在循环内使用绑定函数逐步添加到向量或数据帧上,在 R 中速度很慢,因为每次调用函数都会创建一个新的信息副本。
看看这个精简代码:
Sim_Coin<-function(m){
coin1<-sample(c("head", "tail"), size=m, replace=TRUE)
coin2<-sample(c("head", "tail"), size=m, replace=TRUE)
v<-data.frame(coin1, coin2)
v$sum <- apply(v, 1, function(i){sum(i=="head")})
return(v)
}
Sim_Coin(3)
coin1 coin2 sum
1 tail tail 0
2 head head 2
3 tail head 1
由于您的问题涉及翻转 4 个硬币而不仅仅是 2 个,这里是一个扩展版本:
Sim_Coin2<-function(m){
n<-4. #number of coins to flip
#create n vectors m long
coins<- lapply(1:n, function(i) {
sample(0:1, size=m, replace=TRUE)
})
#make data frame and rename columns
dfcoin<-as.data.frame(do.call(cbind, coins))
names(dfcoin)<-paste0("Coin", 1:n)
#calculate the number of heads by taking the sum of the rows
dfcoin$sum <- rowSums(dfcoin)
dfcoin
}
Sim_Coin2(10)