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每当我想在R中做一些"map"py时,我通常会尝试使用一个函数 apply家族中.

但是,我从来没有完全理解它们之间的区别 - 如何{ sapply,lapply等}将函数应用于输入/分组输入,输出将是什么样的,甚至输入可以是什么 - 所以我经常只要仔细检查它们,直到我得到我想要的东西.

有人可以解释如何使用哪一个？

我当前(可能不正确/不完整)的理解是......

1. sapply(vec, f):输入是一个向量.output是一个向量/矩阵,其中element i是f(vec[i])一个矩阵,如果f有一个多元素输出

2. lapply(vec, f):相同sapply,但输出是一个列表？

3. apply(matrix, 1/2, f):输入是一个矩阵.output是一个向量,其中element i是f(矩阵的row/col i)
4. tapply(vector, grouping, f):output是一个矩阵/数组,其中矩阵/数组中的元素是向量f分组g的值,和g被推送到行/列名称
5. by(dataframe, grouping, f):让我们g成为一个分组.适用f于组/数据框的每一列.漂亮打印分组和f每列的值.
6. aggregate(matrix, grouping, f):类似于by,但不是将输出打印得很漂亮,而是将所有内容都粘贴到数据帧中.

侧问题:我还没有学会plyr或重塑-将plyr或reshape更换所有这些完全？

因此,我们习惯于对每个R新用户说" apply没有矢量化,请查看Patrick Burns R Inferno Circle 4 ",其中说(我引用):

常见的反射是使用apply系列中的函数.这不是 矢量化,而是循环隐藏.apply函数在其定义中有一个for循环.lapply函数掩盖了循环,但执行时间往往大致等于显式for循环.

实际上,快速查看apply源代码会显示循环:

grep("for", capture.output(getAnywhere("apply")), value = TRUE)
## [1] "        for (i in 1L:d2) {"  "    else for (i in 1L:d2) {"

好到目前为止,但看看lapply或vapply实际上揭示了一个完全不同的图片:

lapply
## function (X, FUN, ...) 
## {
##     FUN <- match.fun(FUN)
##     if (!is.vector(X) || is.object(X)) 
##        X <- as.list(X)
##     .Internal(lapply(X, FUN))
## }
## <bytecode: 0x000000000284b618>
## <environment: namespace:base>

所以显然没有R for环隐藏在那里,而是他们调用内部C编写的函数.

兔子 洞的快速浏览显示了几乎相同的图片

此外,让我们以 …