如何在 r 中将嵌套循环转换为 lapply答案

【问题标题】：how to convert a nested loop to lapply in r如何在 r 中将嵌套循环转换为 lapply
【发布时间】：2020-02-07 21:31:21
【问题描述】：

我有一个名为“dahak”的列表，其中包含 1 到 10 之间的 30000 个数字。我想用列表中的所有数字检查每个数字，如果两个数字相等，则将数字 1 附加到 weight_list，如果两个数字不等于然后计算它们的差并将其存储为 x 并将 x 附加到 weight_list。代码如下：

for(j in 1:num_nodes){
  for (k in 1:num_nodes){
    if(j==k){
      weight_list <- c(weight_list,0)
    }
    else if(as.numeric(dahak[j])==as.numeric(dahak[k])){
      weight_list <- c(weight_list,1)
    }
    else if(as.numeric(dahak[j])!=as.numeric(dahak[k])){
      x = 1 - (abs(as.numeric(dahak[j]) - as.numeric(dahak[k])) / 10)
      weight_list <- c(weight_list,x)
    }
  }
}

如何优化这段代码？我怎么能用 lapply 做到这一点？

【问题讨论】：

请展示一个可重现的小例子，以便其他人可以测试
如果没有可重现的例子就不清楚了。可能是v1 <- unlist(dahak); outer(v1, v1, FUN = '==')
什么是num_nodes？另外，第二个if 语句应该是else if 吗？正如示例中所写，如果j==k 和dahak[j]==dahak[k]，weight_list 将在同一迭代中同时附加0 和1。
@akrun dahak 列表是这样的：[1,1,2,6,4,3,3,3,2,3,1,2,] ...我的代码没有错误，但是运行需要很长时间...我使用 wight_list 创建矩阵，然后使用矩阵创建网络...如果您想要所有代码，我可以将其发送给您
您已经问过如何优化您的代码，因为它需要很长时间才能运行。除了下面的Allan's answer，这里还有 3 个提示： (1) 在循环中增长向量非常耗时，因为数据会一遍又一遍地复制。更好地预先分配一个向量并通过子集更新单个元素。 (2) 最后两个if 子句是不必要的，因为如果dahak[j] == dahak[k] 无论如何你的公式都会返回1 (3) 将dahak 的强制从循环中拉出，而不是对循环中的单个元素重复此操作.

标签： r nested-loops lapply

【解决方案1】：

听起来您想创建一个 30,000 x 30,000 矩阵。听起来dahak 也是一个向量而不是一个列表。如果那是真的你想要做的，你可以简化你的逻辑并像这样矢量化；

get_weights <- function(x)  1 - abs(x - as.numeric(dahak))/10 
weights <- do.call(rbind, lapply(as.numeric(dahak), get_weights)) - diag(length(dahak))

使用与我得到的@ThomasIsCoding 相同的虚拟数据：

weights
#>       [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12] [,13] [,14] [,15]
#>  [1,]  0.0  0.9  0.7  0.3  1.0  0.4  0.3  0.6  0.6   0.8   1.0   0.9   0.6   0.9   0.5
#>  [2,]  0.9  0.0  0.8  0.4  0.9  0.5  0.4  0.7  0.7   0.7   0.9   0.8   0.7   1.0   0.6
#>  [3,]  0.7  0.8  0.0  0.6  0.7  0.7  0.6  0.9  0.9   0.5   0.7   0.6   0.9   0.8   0.8
#>  [4,]  0.3  0.4  0.6  0.0  0.3  0.9  1.0  0.7  0.7   0.1   0.3   0.2   0.7   0.4   0.8
#>  [5,]  1.0  0.9  0.7  0.3  0.0  0.4  0.3  0.6  0.6   0.8   1.0   0.9   0.6   0.9   0.5
#>  [6,]  0.4  0.5  0.7  0.9  0.4  0.0  0.9  0.8  0.8   0.2   0.4   0.3   0.8   0.5   0.9
#>  [7,]  0.3  0.4  0.6  1.0  0.3  0.9  0.0  0.7  0.7   0.1   0.3   0.2   0.7   0.4   0.8
#>  [8,]  0.6  0.7  0.9  0.7  0.6  0.8  0.7  0.0  1.0   0.4   0.6   0.5   1.0   0.7   0.9
#>  [9,]  0.6  0.7  0.9  0.7  0.6  0.8  0.7  1.0  0.0   0.4   0.6   0.5   1.0   0.7   0.9
#> [10,]  0.8  0.7  0.5  0.1  0.8  0.2  0.1  0.4  0.4   0.0   0.8   0.9   0.4   0.7   0.3
#> [11,]  1.0  0.9  0.7  0.3  1.0  0.4  0.3  0.6  0.6   0.8   0.0   0.9   0.6   0.9   0.5
#> [12,]  0.9  0.8  0.6  0.2  0.9  0.3  0.2  0.5  0.5   0.9   0.9   0.0   0.5   0.8   0.4
#> [13,]  0.6  0.7  0.9  0.7  0.6  0.8  0.7  1.0  1.0   0.4   0.6   0.5   0.0   0.7   0.9
#> [14,]  0.9  1.0  0.8  0.4  0.9  0.5  0.4  0.7  0.7   0.7   0.9   0.8   0.7   0.0   0.6
#> [15,]  0.5  0.6  0.8  0.8  0.5  0.9  0.8  0.9  0.9   0.3   0.5   0.4   0.9   0.6   0.0

【讨论】：

没错，我想创建一个 30,000 * 30,000 矩阵，但它没有得到正确的答案...检查此数据和最终答案... dahak 列表是[9,1,4,3,2] 和矩阵必须是V1 V2 V3 V4 V5 1 0 0.2 0.5 0.4 0.3 2 0.2 0 0.7 0.8 0.9 3 0.5 0.7 0 0.9 0.8 4 0.4 0.8 0.9 0 0.9 5 0.3 0.9 0.8 0.9 0
@omidjahadi 这就是我在上面的修改版本中得到的答案
运行程序后出现此错误，数据为 30000 ...Error: cannot allocate vector of size 292 Kb
@omidjahadi 您正在尝试编写一个包含 900000000 个条目的矩阵，因此您可能没有足够的内存。您可以尝试重新启动 R 会话
@omidjahadi 我的计算机也无法在内存中保存 9 亿个值。为什么需要这么大的矩阵？您可以使用其他方法吗？

【解决方案2】：

我想这可能是您正在寻找的简化，其中使用了 outer 和 ifelse。

下面是一个带有虚拟数据的示例：

set.seed(1)
num_nodes <- 15
dahak <- sample(10,num_nodes,replace = TRUE)

如果你想要一个维度为num_nodes 的weigth_list 的矩阵，那么你可以试试

weight_list <- (u<-ifelse((z<-abs(outer(dahak,dahak,FUN = "-")))!=0,1-z/10,1))-diag(diag(u))

这样

> weight_list
      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12] [,13] [,14] [,15]
 [1,]  0.0  0.5  0.8  0.2  0.3  0.8  0.3  0.4  0.2   0.6   0.6   0.9   0.7   0.9   0.8
 [2,]  0.5  0.0  0.7  0.7  0.8  0.7  0.8  0.9  0.7   0.9   0.9   0.4   0.8   0.4   0.7
 [3,]  0.8  0.7  0.0  0.4  0.5  1.0  0.5  0.6  0.4   0.8   0.8   0.7   0.9   0.7   1.0
 [4,]  0.2  0.7  0.4  0.0  0.9  0.4  0.9  0.8  1.0   0.6   0.6   0.1   0.5   0.1   0.4
 [5,]  0.3  0.8  0.5  0.9  0.0  0.5  1.0  0.9  0.9   0.7   0.7   0.2   0.6   0.2   0.5
 [6,]  0.8  0.7  1.0  0.4  0.5  0.0  0.5  0.6  0.4   0.8   0.8   0.7   0.9   0.7   1.0
 [7,]  0.3  0.8  0.5  0.9  1.0  0.5  0.0  0.9  0.9   0.7   0.7   0.2   0.6   0.2   0.5
 [8,]  0.4  0.9  0.6  0.8  0.9  0.6  0.9  0.0  0.8   0.8   0.8   0.3   0.7   0.3   0.6
 [9,]  0.2  0.7  0.4  1.0  0.9  0.4  0.9  0.8  0.0   0.6   0.6   0.1   0.5   0.1   0.4
[10,]  0.6  0.9  0.8  0.6  0.7  0.8  0.7  0.8  0.6   0.0   1.0   0.5   0.9   0.5   0.8
[11,]  0.6  0.9  0.8  0.6  0.7  0.8  0.7  0.8  0.6   1.0   0.0   0.5   0.9   0.5   0.8
[12,]  0.9  0.4  0.7  0.1  0.2  0.7  0.2  0.3  0.1   0.5   0.5   0.0   0.6   1.0   0.7
[13,]  0.7  0.8  0.9  0.5  0.6  0.9  0.6  0.7  0.5   0.9   0.9   0.6   0.0   0.6   0.9
[14,]  0.9  0.4  0.7  0.1  0.2  0.7  0.2  0.3  0.1   0.5   0.5   1.0   0.6   0.0   0.7
[15,]  0.8  0.7  1.0  0.4  0.5  1.0  0.5  0.6  0.4   0.8   0.8   0.7   0.9   0.7   0.0

【讨论】：

请检查您的回答。我认为有两个缺陷：（1）对角线未设置为零，（2）abs() 已被省略，因此生成的weight_list 包含范围 [0, 1] 之外的值。谢谢。
@Uwe 谢谢！我不知道 OP 代码的预期输出，因此帖子描述中遗漏了一些重要信息。现在答案更新了