将函数应用于向量元素的随机样本答案

【问题标题】：Applying a function to a random sample of vector elements将函数应用于向量元素的随机样本
【发布时间】：2013-10-12 17:51:27
【问题描述】：

这几天我一直在学习 R，想看看下面的问题是否可以比我的解决方案更好地解决（也许更紧凑的代码）。

问题：N (~ 1000) 个数值元素的向量 V，需要按以下方式转换。

我的解决方案：for (i in sample(1:N, M)) V[i] = f(V[i])

编辑：f 函数将单个数值作为输入，同时也输出单个数值。比如：f <- function (x) x^3 + 2

编辑：感谢大家的贡献！我现在了解了矢量化函数的威力。 :)

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

这个怎么样

   i <- sample(1:N, M)
   V[i] <- f(V[i])

不需要for 循环，因为[<- 是一个向量化函数。请参阅 ?"[<-" 以获取更多详细信息。

【讨论】：

【解决方案2】：

这取决于您的函数的类型。如果f 被向量化了，那么

V <- f(V)    #  V is a vector with random numbers

将完成这项工作。如果f 接受并返回单个值，则：

V <- sapply(V, f)

谢天谢地，R 中的大部分函数都是矢量化的，所以第一种方法会经常工作。

【讨论】：

您也可以使用vectorize 向量化您的函数，例如：使用f <- function(i) rep(3,i); Vectorize(f)(1:10) 或Vectorize(f)(V)
@agstudy mmm 非常有趣，谢谢。我认为重要的是要注意它在base、> parent.env(environment(f)) <environment: namespace:base> 内部的环境中定义了这个函数包装器，因此将全局环境降低了 2 级。在某些情况下可能会让您有些头疼，比如找不到变量:)