【问题标题】：Turning For Loop Function into Apply Function将 For 循环函数转换为 Apply 函数
【发布时间】：2017-10-08 01:12:58
【问题描述】：

在 R 中，对于一个学校项目，我试图将使用 for 循环的函数转换为使用 apply 函数的函数。

我的函数模拟泊松分布，人们可以输入参数 n、lambda 和 m。 m 是模拟次数。然后它输出 m 个 Poisson 模拟的所有均值的平均值，并输出一个 2x2 的箱形图网格，以便用户可以显示具有不同参数值的多个图。贴在下面。

我努力想办法把它变成一个使用 apply 函数的函数。由于 apply 需要一个矩阵，我是否需要已经有一个矩阵 m.out 用于我的 for 循环函数中的某些参数值。另外，我不确定该函数将使用apply。我想取矩阵中每个值的平均值。

感谢任何帮助。

Venom<-function(n,l,m){
  if(!is.numeric(c(n,l,m))){return("Error non-numeric value entered for at `enter code here`least one parameter")}
    m.out<-NULL
    for(i in 1:m){
      data1<-rpois(n,l)
      m.sim<-mean(data1)
      m.out<-rbind(m.out, m.sim)
    }
    finalmean<-mean(m.out)
    hist(m.out, main=paste("Poisson n=",n))
    return(c(finalmean, m.out))
}
par(mfrow=c(2,2))

【问题讨论】：

标签： r for-loop apply

【解决方案1】：

这里有一些基本的 R 和 tidyverse 替代 for 循环。

set.seed(0)
n = 10
l = 5
m = 20

首先，这是您的原始循环。我将rbind 替换为c，因为m.out 被视为向量而不是矩阵。

m.out <- NULL
for(i in 1:m){
  data1 <- rpois(n,l)
  m.sim <- mean(data1)
  m.out <- c(m.out, m.sim)
}
print(m.out)
#  [1] 6.1 5.1 4.9 5.0 5.3 4.4 4.8 5.8 4.7 5.2 5.5 4.6 5.2 5.2 4.4 4.5 5.1 5.7 6.0 4.7

基础 R

正如您提到的，apply 采用矩阵。但是，sapply 可以使用向量作为输入和输出。

sapply(seq_len(m), function(x) {
  mean(rpois(n, l))
})

另一个基本的 R 解决方案是使用 replicate，它将重复表达式 m 次。 simplify = T 会使其输出一个向量而不是一个列表。

replicate(
  m,
  mean(rpois(n, l)),
  simplify = T)

Tidyverse

rerun 是purrr 的replicate 版本。它会产生一个列表，所以我们需要unlist这个结果。

library('tidyverse')
rerun(m, mean(rpois(n, l))) %>%
  unlist

另一种方法是使用map_dbl，它将对向量中的每个元素应用一个函数并返回一个双精度向量。

map_dbl(seq_len(m), ~mean(rpois(n, l)))

【讨论】：