R语言边学边记7-apply,lapply,sapply函数
> #apply函数
> #1，对矩阵的行或者列使用函数
> m1<-matrix(1:20,nrow = 4)
> m1
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 1 5 9 13 17
[2,] 2 6 10 14 18
[3,] 3 7 11 15 19
[4,] 4 8 12 16 20
> #求矩阵和
> apply(m1,MARGIN = 1,sum)#求m1每一行的和
[1] 45 50 55 60
> apply(m1,MARGIN = 2,sum)#求矩阵每一列的和
[1] 10 26 42 58 74
> #fun(sum的位置，为fun函数，功能)也可以是自定义函数
> #大括号不是中括号
> f1<-function(x){
+ x*100
+ }#*为乘法函数，不是等号
> apply(m1,MARGIN = 1,f1)#自定义f1为扩大一百倍,按照行排列
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 100 200 300 400
[2,] 500 600 700 800
[3,] 900 1000 1100 1200
[4,] 1300 1400 1500 1600
[5,] 1700 1800 1900 2000
> m1
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 1 5 9 13 17
[2,] 2 6 10 14 18
[3,] 3 7 11 15 19
[4,] 4 8 12 16 20
> #2.对数组的各个维度使用函数，以三维数组为例
> #定义数组各个维度的名称，以及创建一个三维数组a1
> xname<-c("x1","x2")
> yname<-c("y1","y2","y3")
> zname<-c("z1","z2","z3","z4")
> a1<-array(1:24,c(2,3,4),dimnames = list(xname,yname,zname))#数组2行3列4个矩阵,再命名
> #list为列表
> a1
, , z1
y1 y2 y3
x1 1 3 5
x2 2 4 6
, , z2
y1 y2 y3
x1 7 9 11
x2 8 10 12
, , z3
y1 y2 y3
x1 13 15 17
x2 14 16 18
, , z4
y1 y2 y3
x1 19 21 23
x2 20 22 24
> #求出a1的各个维度的和
> apply(a1,1,sum)
x1 x2
144 156
> apply(a1,2,sum)
y1 y2 y3
84 100 116
> apply(a1,3,sum)
z1 z2 z3 z4
21 57 93 129
> #data.frame也可以使用apply函数，apply函数会自动将数据框转换矩阵
> #但是前提是数据框中各列的数据类型必须是数值型，
> #如果是数值型，将会出错
> d1<-c(1,2,3,4)
> d2<-c(10,20,30,40)
> df<-data.frame(d1,d2)
> df
d1 d2
1 1 10
2 2 20
3 3 30
4 4 40
> apply(df,2,sum)#列求和
d1 d2
10 100
> apply(df,1,sum)#行求和
[1] 11 22 33 44
> d1<-c("c",2,3,4)
> d2<-c(10,20,30,40)
> df<-data.frame(d1,d2)
> df
d1 d2
1 c 10
2 2 20
3 3 30
4 4 40
> apply(df,1,sum)#出错
Error in FUN(newX[, i], ...) : invalid 'type' (character) of argument
> #lapply函数
> #对列表使用函数，返回值为列表
> l1<-list(v<-1:10,m<-matrix(1:20,4))
> l1
[[1]]
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
[[2]]
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 1 5 9 13 17
[2,] 2 6 10 14 18
[3,] 3 7 11 15 19
[4,] 4 8 12 16 20
> #求列表中各元素的和
> lapply(l1,sum)
[[1]]
[1] 55
[[2]]
[1] 210
> #sapply,输出的结果是向量，lapply输出结果是列表
> l1
[[1]]
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
[[2]]
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 1 5 9 13 17
[2,] 2 6 10 14 18
[3,] 3 7 11 15 19
[4,] 4 8 12 16 20
> sapply(l1,sum)
[1] 55 210
>
