遍历 purrr:map 时随机值重复

Question

我正在尝试生成空间有限随机游走的“假”数据集，即在每个时间步长，个人将随机移动任意距离 x 和 y，但这些值需要限制在我的竞技场（xlim和 ylim）——我并不特别关心当个人碰到边缘时会发生什么（反射或跟随墙壁），但他们不能越过边缘。

所有代码都会运行，并且函数“walker”在每次单独运行时都会给出新的和不同的值，但是当我通过 purrr::map 将其放入时，这些值只是为每个人重复。

我从几个来源拼凑起来，我相信它可以大大简化 - 最终，我希望 n.times 更大（最终目标是计算时间量*# 个人访问特定的方格），但第一步是让个人拥有不同的移动记录！

library(tidyverse)
n.times<-10
OUT <-data.frame(x.a = vector("numeric", n.times),y.a = vector("numeric", n.times))

walker <- function(n.times,
                   xlim=c(0,100),
                   ylim=c(0,30),
                   start=c(0,0),
                   stepsize=c(1,1)) {
  ## extract starting point
  x <- start[1]
  y <- start[2]
  for (i in 1:n.times) {
    repeat {
      ## pick jump sizes
      xi <- stepsize[1]*sample(rnorm(n = n.times, mean = 0, sd = .5),1)
      yi <- stepsize[2]*sample(rnorm(n = n.times, mean = 0, sd = .5),1)
      ## new candidate locations
      newx <- x+xi
      newy <- y+yi
      ## IF new locations are within bounds, then
      ##    break out of the repeat{} loop (otherwise
      ##    try again)
      if (newx>xlim[1] && newx<xlim[2] &&
          newy>ylim[1] && newy<ylim[2]) break
    }
    ## set new location to candidate location
    x <- newx
    y <- newy
    OUT[i,"x.a"] <-x
    OUT[i, "y.a"] <-y
  }
  return(OUT)
}


#generate fake fish
fish<-data.frame(fish=as.character(letters[1:10]))

#apply walker to fake fish
fishmoves <- fish %>% 
  mutate(data= map(.,~walker(10))) %>% 
  unnest(data)

Answer 1

当您调用 map 时，它需要遍历与 data.frame 长度相同的数字。您使用了 magrittr .，这将是您案例中的整个 data.frame，将其设为 1，因此复制了 1 值。

你可以做两件事：

library(dplyr)
library(tidyr)
library(purrr)

res = tibble(fish) %>% mutate(data=map(fish,~walker(10)))
res$data[1:2]

[[1]]
          x.a       y.a
1  0.05691327 0.6609499
2  0.32432701 1.2174572
3  0.66515689 1.8964721
4  0.88173958 2.3758121
5  0.43781208 3.0526259
6  0.14187217 2.9216027
7  1.04768003 2.6636641
8  0.98632704 2.3824672
9  0.85341917 3.4224993
10 0.97703491 3.9261718

[[2]]
         x.a       y.a
1  0.4137715 0.3202513
2  0.3973849 0.2958951
3  0.9051333 0.4163088
4  0.6249996 0.4514562
5  1.1098010 0.1973155
6  1.1208103 0.6239122
7  1.2693395 1.1020321
8  0.9213216 1.4417686
9  1.0848714 0.5382004
10 0.8635316 0.4516631

有点不需要，但如果在以后的代码中你需要按组做某事时很有用：

fish %>% group_by(fish) %>% mutate(data=map(.,~walker(10)))

顺便说一句，我会考虑将 data.frame OUT 放在函数内。