13 apply,lapply,sapply
2019-05-14 本文已影响22人
陈宇乔
1. apply函数
apply(X, MARGIN, FUN, ...)
X:数组、矩阵、数据框
MARGIN: 按行计算或按按列计算，1表示按行，2表示按列
FUN: 自定义的调用函数
…: 更多参数，可选
x<-matrix(1:12,ncol=3)
apply(x,1,sum)
[1] 15 18 21 24
apply的计算顺序
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自定义函数
一个自变量
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和sqrt函数一样，MyFunction也是一个应用在单一元素（数值）上的函数。和之前sqrt函数一样，向量的定义为计算结果的排列方式，我们只需要更改函数的书写方法。将sqrt变为 function(x) MyFunction(x)。这一写法翻译成中文是，应用一个自变量为x的函数，这个函数（我之前定义过，起了名字）叫MyFunction，矩阵里的每一个元素（按照运算顺序）都是x。
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两个自变量
那么，如果这个函数有两个自变量呢？我们定义第二个函数，有两个自变量x和y的MyFunction2。不要看到y就觉得是运算结果呀，只要在定义函数的时候把y放到function后面的括号内，y也可以是自变量。我们的MyFunction2函数定义为：
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首先，我们假设数据矩阵对应的是自变量x，同时另一个自变量y为数值3。在这种情况下，向量值依然判定运算结果的排列方式，同时设置MyFunction2为对于x的函数，写为function(x) MyFunction (x,3)。来看看R中对两个向量值分别的运算结果。
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第二种情况是，我们数据矩阵的数值对应的是自变量y，同时另一个自变量x数值为3。这时，我们需要告诉apply函数，现在自变量是y了。写为function (y) MyFunction(3,y)。从这个写法上可以看出，function定义了，在多元函数情况下，数据矩阵的自变量对应位置。来看看改变自变量定义后apply函数的运算结果：
image.png
