mapply
相比 lapply( )和 sapply( )在一个向量上迭代,mapply( )可以在多个向量上
进行迭代。换句话,mapply 是 sapply 的多元版本:
mapply(function(a, b, c) a * b + b * c + a * c,
a = c(1, 2, 3), b = c(5, 6, 7), c = c(-1, -2, -3))
## [1] -1 -4 -9
迭代函数可以返回标量,也可以返回多元素向量。因此,就像 sapply( )一样,
mapply( )也可以简化结果:
df <- data.frame(x = c(1, 2, 3), y = c(3, 4, 5))
df
## x y
## 1 1 3
## 2 2 4
## 3 3 5
mapply(function(xi, yi) c(xi, yi, xi + yi), df$x, df$y)
## [,1] [,2] [,3]
## [1,] 1 2 3
## [2,] 3 4 5
## [3,] 4 6 8
Map( )是 lapply( )的多元版本,所以,它通常返回一个列表:
Map(function(xi, yi) c(xi, yi, xi + yi), df$x, df$y)
## [[1]]
## [1] 1 3 4
##
## [[2]]
## [1] 2 4 6
##
## [[3]]
## [1] 3 5 8
mapply的更多相关文章
- R语言 apply,sapply,lapply,tapply,vapply, mapply的用法
apply() apply(m,dimcode,f,fargs) m 是一个矩阵. dimcode是维度编号,取1则为对行应用函数,取2则为对列运用函数. f是函数 fargs是f的可选参数集 > ...
- R中的高效批量处理函数(lapply sapply apply tapply mapply)(转)
转自:http://blog.csdn.net/wa2003/article/details/45887055 R语言提供了批量处理函数,可以循环遍历某个集合内的所有或部分元素,以简化操作. 这些函数 ...
- R语言-向量化操作(apply、tapply、lapply、sapply、mapply、table等)
一.apply函数(对一个数组按行或者按列进行计算): 使用格式为:apply(X, MARGIN, FUN, ...) 其中X为一个数组:MARGIN为一个向量(表示要将函数FUN应用到X的行还是列 ...
- 4-3 R语言函数 mapply
#mapply(函数/函数名,数据,函数相关的函数) > list(rep(1,4),rep(2,3),rep(3,2),rep(4,1)) [[1]] [1] 1 1 1 1 [[2]] [1 ...
- R中利用apply、tapply、lapply、sapply、mapply、table等函数进行分组统计
apply函数(对一个数组按行或者按列进行计算): 使用格式为: apply(X, MARGIN, FUN, ...) 其中X为一个数组:MARGIN为一个向量(表示要将函数FUN应用到X的行还是列) ...
- R语言学习笔记(四):apply,sapply,lapply,tapply,vapply以及mapply的用法
apply() apply(m,dimcode,f,fargs) m 是一个矩阵. dimcode是维度编号,取1则为对行应用函数,取2则为对列运用函数. f是函数 fargs是f的可选参数集 > ...
- R内存管理与垃圾清理
1.内存查看 memory.limit():查看内存大小 memory.limit(n):申请内存大小 memory.size(NA):查看内存大小 memory.size(T):查看已分配的内存 m ...
- Coursera系列-R Programming第三周-词法作用域
完成R Programming第三周 这周作业有点绕,更多地是通过一个缓存逆矩阵的案例,向我们示范[词法作用域 Lexical Scopping]的功效.但是作业里给出的函数有点绕口,花费了我们蛮多心 ...
- R语言中的循环函数(Grouping Function)
R语言中有几个常用的函数,可以按组对数据进行处理,apply, lapply, sapply, tapply, mapply,等.这几个函数功能有些类似,下面介绍下这几个函数的用法. Apply 这是 ...
随机推荐
- KM算法(最优匹配)
hdu2255 奔小康赚大钱 Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) T ...
- eclipse/myeclipse 中的一些常用的快捷键
一.eclipse 中的一些常用的快捷键 Eclipse的编辑功能非常强大,掌握了Eclipse快捷键功能,能够大大提高开发效率. Eclipse中有如下一些和编辑相关的快捷键. 1. [ALT+/] ...
- 170512、java日志文件log4j.properties配置详解
一.Log4j配置 第一步:加入log4j-1.2.8.jar到lib下. 第二步:在CLASSPATH下建立log4j.properties.内容如下: 放在src下的话就不用配置 否则得去web. ...
- (转)大数据量下的SQL Server数据库优化
在SQL Server中,默认MDF文件初始大小为5MB,自增为1MB,不限增长,LDF初始为1MB,增长为10%,限制文件增长到一定的数目:一般设计中,使用SQL自带的设计即可,但是大型数据库设计 ...
- SaltStack配置管理-jinja模板
上一篇:SaltStack配置管理-状态间关系 需求:需要apache配置文件里面监听的端口是每个minion本地的地址 saltstack默认的模板是jinjia模板 参考文档:http://doc ...
- HDU_2888_Check Corners
Check Corners Time Limit: 2000/10000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)To ...
- 高频访问IP弹验证码架构图 让被误伤的用户能及时自行解封的策略
高频访问IP限制 --Openresty(nginx + lua) [反爬虫之旅] - Silbert Monaphia - CSDN博客 https://blog.csdn.net/qq_29245 ...
- rpc、socket、mq
关于RPC与MQ异同的理解 相同:1.都利于大型系统的解耦:2.都提供子系统之间的交互,特别是异构子系统(如java\node等不同开发语言):不同:1.RPC侧重功能调用,因此多半是同步的:备注:也 ...
- 洛谷P5151 HKE与他的小朋友 快速幂/图论+倍增
正解:矩阵快速幂/tarjan+倍增 解题报告: 传送门! 跟着神仙做神仙题系列III 这题首先一看到就会想到快速幂趴?就会jio得,哦也不是很难哦 然而,看下数据范围,,,1×105,,,显然开不下 ...
- MySQL多个相同结构的表查询并把结果合并放在一起的语句(union all)
union all select *,'1' as category from table1001 where price > 10 union all select *,'2' as cate ...