R의 높은 레벨 기능 - 공식 작곡 연산자 또는 카레 기능이 있습니까?

StackOverflow https://stackoverflow.com/questions/2228544

문제

r에서 Compose 연산자를 만들 수 있습니다.

 `%c%` = function(x,y)function(...)x(y(...))

다음과 같이 사용하려면 :

 > numericNull = is.null %c% numeric
 > numericNull(myVec)
 [2] TRUE FALSE

그러나 R의 카레와 같은 이런 종류의 기능 및 기타 작업을 수행하기위한 공식 기능 세트가 있는지 알고 싶습니다. 대부분 내 코드의 괄호, 기능 키워드 등의 수를 줄이는 것입니다.

내 카레 기능 :

> curry=function(...){
    z1=z0=substitute(...);z1[1]=call("list");
    function(...){do.call(as.character(z0[[1]]),
                          as.list(c(eval(z1),list(...))))}}
> p = curry(paste(collapse=""))
> p(letters[1:10])
[1] "abcdefghij"

이것은 예를 들어 집계에 특히 좋습니다.

> df = data.frame(l=sample(1:3,10,rep=TRUE), t=letters[1:10])
> aggregate(df$t,df["l"],curry(paste(collapse="")) %c% toupper)
  l    x
1 1  ADG
2 2  BCH
3 3 EFIJ

나는 다음과 같이 훨씬 더 우아하고 편집 할 수 있습니다.

> aggregate(df$t, df["l"], function(x)paste(collapse="",toupper(x)))
  l    x
1 1  ADG
2 2  BCH
3 3 EFIJ

기본적으로 알고 싶습니다. 이미 R에 대해 완료 되었습니까?

도움이 되었습니까?

해결책

R의 기능 프로그래밍을위한 표준 장소는 이제 functional 도서관.

도서관에서 :

기능 : 카레, 작곡 및 기타 고차 기능

예시:

   library(functional)
   newfunc <- Curry(oldfunc,x=5)

크랜 :https://cran.r-project.org/web/packages/functional/index.html

추신 :이 라이브러리는 ROxigen 도서관.

다른 팁

이 두 기능은 실제로 존재합니다 그만큼 roxygen 패키지 (여기에서 소스 코드를 참조하십시오Peter Danenberg의) (원래는 R-Help에 대한 바이런 엘리스의 솔루션):

Curry <- function(FUN,...) {
  .orig = list(...);
  function(...) do.call(FUN,c(.orig,list(...)))
}

Compose <- function(...) {
  fs <- list(...)
  function(...) Reduce(function(x, f) f(x),
                       fs,
                       ...)
}

사용의 사용법에 유의하십시오 Reduce 기능, R.에서 기능 프로그래밍을 시도 할 때 매우 유용 할 수있는 기능을 참조하십시오. 자세한 내용은 다음과 같은 다른 기능을 다루십시오. Map 그리고 Filter).

그리고 카레의 예 (이 사용에서 약간 다름) :

> library(roxygen)
> p <- Curry(paste, collapse="")
> p(letters[1:10])
[1] "abcdefghij"

다음은 유용성을 보여주는 예입니다 Compose (문자에 세 가지 기능 적용) :

> Compose(function(x) x[length(x):1], Curry(paste, collapse=""), toupper)(letters)
[1] "ZYXWVUTSRQPONMLKJIHGFEDCBA"

그리고 마지막 예제는 다음과 같이 작동합니다.

> aggregate(df[,"t"], df["l"], Compose(Curry(paste, collapse=""), toupper))
  l    x
1 1  ABG
2 2 DEFH
3 3  CIJ

마지막으로, 여기에 똑같은 일을하는 방법이 있습니다. plyr (쉽게 수행 할 수 있습니다 by 또는 aggregate 이미 표시된대로) :

> library(plyr)
> ddply(df, .(l), function(df) paste(toupper(df[,"t"]), collapse=""))
  l   V1
1 1  ABG
2 2 DEFH
3 3  CIJ

Curry라는 기능이 있습니다 Roxygen 패키지.
발견 된 이 대화 R 메일 아카이브에서.

변수의 '이름'이 정확하게 통과되기를 원한다면보다 복잡한 접근 방식이 필요합니다.

예를 들어, 그렇다면 plot(rnorm(1000),rnorm(1000)) 그러면 X- 및 Y- 축에 멋진 레이블을 얻을 수 있습니다. 이것의 또 다른 예입니다 data.frame

> data.frame( rnorm(5), rnorm(5), first=rpois(5,1), second=rbinom(5,1,0.5) )
    rnorm.5. rnorm.5..1 first second
1  0.1964190 -0.2949770     0      0
2  0.4750665  0.8849750     1      0
3 -0.7829424  0.4174636     2      0
4  1.6551403  1.3547863     0      1
5  1.4044107 -0.4216046     0      0

Data.Frame이 열에 유용한 이름을 할당 한 것은 아닙니다.

일부 카레 구현은이를 제대로 수행하지 않아서 읽을 수없는 열 이름과 플롯 레이블로 이어질 수 있습니다. 대신, 나는 이제 다음과 같은 것을 사용합니다.

Curry <- function(FUN, ...) {
    .orig = match.call()
    .orig[[1]] <- NULL # Remove first item, which matches Curry
    .orig[[1]] <- NULL # Remove another item, which matches FUN
    function(...) {
        .inner = match.call()
        .inner[[1]] <- NULL # Remove first item, which matches Curry
        do.call(FUN, c(.orig, .inner), envir=parent.frame())
    }
}

이것은 매우 복잡하지만 맞다고 생각합니다. match.call 모든 args를 잡을 것이며, 어떤 표현이 Args를 정의했는지 완전히 기억합니다 (이것은 좋은 레이블에 필요합니다). 문제는 너무 많은 args를 잡는다는 것입니다. ... 또한 FUN. 또한 호출되는 함수의 이름을 기억합니다.Curry).

따라서 우리는이 첫 두 항목을 삭제하고 싶습니다. .orig ~하도록 하다 .orig 실제로 그냥 일치합니다 ... 논쟁. 그것이 우리가하는 이유입니다 .orig[[1]]<-NULL 두 번 - 매번 항목을 삭제하고 다른 모든 것을 왼쪽으로 이동시킵니다.

이것은 정의를 완료하고 이제 다음을 수행 할 수 있습니다. 바로 그거죠 위와 동일합니다

Curry(data.frame, rnorm(5), rnorm(5) )( first=rpois(5,1) , second=rbinom(5,1,0.5) )

최종 메모 envir=parent.frame(). '.inner'또는 '.orig'라는 외부 변수가 있으면 문제가 없도록하기 위해 이것을 사용했습니다. 이제 모든 변수는 카레가 호출되는 장소에서 평가됩니다.

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