如何将 sapply 重写为 for 循环

Question

我想用 for 循环替换 sapply 的行为。 （如果有兴趣，请进一步了解原因。）

这是我的代码的 sapply 版本的简化：

slow_function=function(n) c(n*n, 0, (-n)^n, -1, +1)
quick_analysis=function(res) res[1]+res[3]

results=sapply(1:8,function(n){
  res=slow_function(n)
  a=quick_analysis(res)
  b=table(sign(res))
  list(
    a=a,
    up=b['1'],
    down=b['-1'],
    level=b['0']
    )
  })

这给了我：

      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]  [,6]  [,7]    [,8]    
a     0    8    -18  272  -3100 46692 -823494 16777280
up    2    3    2    3    2     3     2       3       
down  2    1    2    1    2     1     2       1       
level 1    1    1    1    1     1     1       1  

（很好，虽然我实际上希望它转置，行的值为 n，列的值为 a, up, down, level。但是，没问题，我知道该怎么做。）

当我把它变成一个for循环时：

results=vector()
for(n in 1:8){
  res=slow_function(n)
  a=quick_analysis(res)
  b=table(sign(res))
  results[n]=list(
    a=a,
    up=b['1'],
    down=b['-1'],
    level=b['0']
    )
  }

然后我收到 8 条警告消息，例如：

1: In results[n] = list(a = a, up = b["1"], down = b["-1"], level = b["0"]) :
  number of items to replace is not a multiple of replacement length

而结果却大不相同：

[[1]]
[1] 0

[[2]]
[1] 8

[[3]]
[1] -18

[[4]]
[1] 272

[[5]]
[1] -3100

[[6]]
[1] 46692

[[7]]
[1] -823494

[[8]]
[1] 16777280

我有点明白发生了什么。我不知道的是获得我想要的结果的魔法咒语！我尝试将结果初始化为 matrix() 或 list()，但输出相同。

ASIDE：为什么要使用 for 循环？我实际上想在 sapply 循环的每次传递中进行两次计算。换句话说，只对slow_function 进行 8 次调用，但返回 16 行结果。如果 sapply 允许，我的代码将类似于：

results=sapply(1:8,function(n){
  res=slow_function(n)
  a=quick_analysis(res)
  b=table(sign(res))
  list(
    a=a,
    up=b['1'],
    down=b['-1'],
    level=b['0']
    )
  res=-res  #Modify res
  a=quick_analysis(res)
  b=table(sign(res))
  list(
    a=a,
    up=b['1'],
    down=b['-1'],
    level=b['0']
    )
  })

所需的输出：（抱歉格式已关闭，我必须手动制作）

      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12]  [,13]   [,14] [,15]   [,16]   
a     0     0    8     -8   -18  18    272  -272 -3100 3100  46692  -46692 -823494 823494 16777280 -16777280
up    2     2    3     1    2    2     3     1    2     2     3      1      2       2      3        1
down  2     2    1     3    2    2     1     3    2     2     1      3      2       2      1        3
level 1     1    1     1    1    1     1     1    1     1     1      1      1       1      1        1  

Answer 1

这是一个关于如何在没有数据的情况下完成此任务并且知道您的目标是什么：

slow_function=function(n) c(n*n, 0, (-n)^n, -1, +1)
quick_analysis=function(res) res[1]+res[3]

results=lapply(1:8,function(i){
  res=slow_function(i)
  FUN <- function(res.in) {
      a=quick_analysis(res.in)
      b=table(sign(res.in))
      data.frame(
       a=a,
       up=b['1'],
       down=b['-1'],
       level=b['0']
       )
  }
  data.frame(id=c("p", "n"), it=i, rbind(FUN(res), FUN(-res)))
})

DAT <- do.call(rbind, results)
with(DAT, DAT[order(id, it), ]) #maybe the order you're after

编辑：

这会给你你想要的东西（索引和 id 从来没有必要我这样做是因为我不知道你想要的输出；你可以删除你认为合适的主题）：

rownames(DAT) <- NULL
t(DAT[, -c(1:2)])

Answer 2

sapply 默认情况下简化结果，当它们都具有相同的长度时。因此，您需要手动组合 for 循环返回的各种子列表，

results2 = list()
for (n in 1:8){
  res=slow_function(n)
  a=quick_analysis(res)
  b=table(sign(res))
  results2[[n]] = list(
    a=a,
    up=b['1'],
    down=b['-1'],
    level=b['0']
  )

}

do.call(cbind, results2)