Функции более высокого уровня в R - есть ли официальный оператор Compose или функция карри?

Question

Я могу создать оператора Compose в R:

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

Для использования так:

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

Но я хотел бы знать, есть ли официальный набор функций для выполнения таких вещей и других операций, таких как карри, в R. В основном это, чтобы уменьшить количество кронштейнов, ключевых слов функций и т. Д. В моем коде.

Моя функция карри:

> 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"

Это особенно приятно для заполнения EG:

> 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

Который я нахожу гораздо более элегантным и редактируемым, чем:

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

В основном я хочу знать - это уже было сделано для R?

Answer 1

Стандартное место для функционального программирования в R теперь является functional библиотека.

Из библиотеки:

Функциональный: карри, компонент и другие функции высшего порядка

Пример:

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

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

PS: эта библиотека заменяет ROxigen библиотека.

Answer 2

Обе эти функции действительно существуют в а roxygen упаковка (Смотрите исходный код здесь) от Питера Даненберга (первоначально основывался на Решение Байрона Эллиса на r-help):

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

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

Обратите внимание на использование Reduce функция, которая может быть очень полезна при попытке выполнять функциональное программирование в R. См. Map а также Filter).

И ваш пример карри (немного отличается от этого использования):

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

Вот пример, чтобы показать полезность Compose (Применяя три разных функции к буквам):

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

И ваш последний пример будет работать так:

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

Наконец, вот способ сделать то же самое с plyr (также можно легко сделать с by или же aggregate Как уже показано):

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

Answer 3

В Роксиген упаковка.
Найдено через этот разговор в архиве R Mail.

Answer 4

Более сложный подход требуется, если вы хотите, чтобы «имена» переменных проходили точнее.

Например, если вы делаете plot(rnorm(1000),rnorm(1000)) Тогда вы получите хорошие этикетки на ваших осях X- и Y-. Другой пример этого - 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

Не то, чтобы Data.Frame назначил полезные имена для столбцов.

Некоторые реализации Curry могут не делать это должным образом, что приводит к нечитаемым именам столбцам и меткам сюжетов. Вместо этого я теперь использую что -то вроде этого:

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())
    }
}

Это довольно сложно, но я думаю, что это правильно. match.call Пойдет все аргументы, полностью запомнив, какие выражения определяют ARG (это необходимо для хороших ярлыков). Проблема в том, что он ловит слишком много аргументов - не только ... но и FUN. Анкет Это также помнит название функции, которую называется (Curry).

Поэтому мы хотим удалить эти первые две записи в .orig чтобы .orig действительно просто соответствует ... аргументы. Вот почему мы делаем .orig[[1]]<-NULL Дважды - каждый раз удаляет запись и смещает все остальное влево.

Это завершает определение, и теперь мы можем сделать следующее, чтобы получить в яблочко так же, как и выше

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

Последняя примечание на envir=parent.frame(). Анкет Я использовал это, чтобы убедиться, что не будет проблемы, если у вас есть внешние переменные, называемые '.inner' или '.orig'. Теперь все переменные оцениваются в том месте, где называется карри.